《傳染病時空聚集性探測與預測預警方法》是在國家自然科學基金和國家衛生行業科研專項項同研究基礎上完成的，收錄了20餘位博士和碩士研究生的研究成果。全書共分5篇22章。“概論篇”對傳染病數據的數據特徵、結構、來源及質量進行介紹，並對當前時空分析方法進行綜述；“空間聚集性探測篇”“時間序列分析篇”“時空聯合預警篇”“時空變異及規律挖掘篇”分別圍繞傳染病預測預警技術、時空變異及其影響因素分析和挖掘展開，具體統計學方法按概述、基本原理與實例分析三部分進行討論，並配有相應分析軟體的簡要介紹。與為數不多的同類書相比，此書更加全面、系統、先進，具有較高的學術價值和實用價值。
基本介紹
- 外文名：Spatio-temporal Cluster Detection, Forecasting and Early Warning for Infectious Disease
- 書名：傳染病時空聚集性探測與預測預警方法
- 作者：李曉松 馮子健
- 出版社：高等教育出版社
- 頁數：334頁
- 開本：16
- 品牌：高等教育出版社
- 類型：醫學
- 出版日期：2014年3月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：7040318512
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《傳染病時空聚集性探測與預測預警方法》主要讀者對象：高等學校、科研機構從事傳染病流行病學和衛生統計學研究和教學的人員，各級疾病預防控制中心從事傳染病防控工作的專業人員。
圖書目錄
概論篇
1.傳染病數據
1.1傳染病監測
1.2監測數據特徵
1.2.1傳染病數據在空間上的特徵
1.2.2傳染病數據在時間上的特徵
2.時空分析方法概述
2.1空間聚集性探測
2.2時間序列分析
2.3時空聯合預警
2.4時空變異及其規律挖掘
空間聚集性探測篇
3.Knox方法
3.1概述
3.2基本原理
3.2.1Knox方法的基本形式
3.2.2時間、空間臨界值的確定
3.2.3統計推斷方法
3.2.4時空聚集強度的確定
3.3實例分析
3.3.1流行性乙型腦炎聚集性分析結果
3.3.2地區差異
3.3.3年齡差異
3.3.4地區差異與年齡差異之間的關聯
3.3.5套用小結
4.Rogerson空間模式監測
4.1概述
4.2基本原理
4.2.1Tango方法原理及其改進
4.2.2累積和方法原理及參數設定
4.3實例分析
4.3.1分析結果
4.3.2套用小結
5.Turnbull方法
5.1概述
5.2基本原理
5.3實例分析
5.3.1發病概況
5.3.2流行病學特徵
5.3.3空間聚集性分析
5.3.4套用小結
6.Besag—Newell方法
6.1概述
6.2基本原理
6.3實例分析
6.3.1分析結果
6.3.2套用小結
時間序列分析篇
7.時間序列基本框架及概念
8.ARIMA模型
8.1概述
8.2基本原理
8.2.1ARIMA模型
8.2.2季節效應的處理
8.3實例分析
8.3.1肺結核ARIMA建模
8.3.2猩紅熱X—11—ARIMA建模
9.條件異方差模型
9.1概述
9.2基本原理
9.2.1異方差的判斷
9.2.2ARCH模型
9.2.3GARCH模型
9.2.4GARCH模型的變體
9.2.5AR—GARCH模型
9.3實例分析
10.馬爾可夫模型
10.1概述
10.2基本原理
10.2.1馬爾可夫鏈
10.2.2馬爾可夫鏈模型
10.3實例分析
10.3.1方法和結果
10.3.2討論
11.隱馬爾可夫模型
11.1概述
11.2基本原理
11.2.1基本概念
11.2.2HMMs的三個基本問題及算法
11.2.3貝葉斯HMMs
11.3實例分析
11.3.1貝葉斯估計
11.3.2貝葉斯隱馬爾可夫建模
11.3.3套用小結
12.Cyclical回歸模型
12.1概述
12.2基本原理
12.3實例分析
12.3.1流感Cyclical回歸
12.3.2套用小結
13.神經網路
13.1概述
13.2基本原理
13.2.1BP神經網路
13.2.2小波神經網路
13.3實例分析
13.3.1梅毒發病率的預測
13.3.2腎綜合徵出血熱發病率的預測
13.3.3套用小結
14.模糊時間序列
14.1概述
14.1.1模糊集合理論起源及套用
14.1.2模糊時間序列基本概念
14.2基本原理
14.2.1模糊時間序列
14.2.2模糊時間序列建模
14.3實例分析
14.3.1腎綜合徵出血熱模糊時間序列模型
14.3.2套用小結
……
時空聯合預警篇
時空變異及規律挖掘篇
彩圖
1.傳染病數據
1.1傳染病監測
1.2監測數據特徵
1.2.1傳染病數據在空間上的特徵
1.2.2傳染病數據在時間上的特徵
2.時空分析方法概述
2.1空間聚集性探測
2.2時間序列分析
2.3時空聯合預警
2.4時空變異及其規律挖掘
空間聚集性探測篇
3.Knox方法
3.1概述
3.2基本原理
3.2.1Knox方法的基本形式
3.2.2時間、空間臨界值的確定
3.2.3統計推斷方法
3.2.4時空聚集強度的確定
3.3實例分析
3.3.1流行性乙型腦炎聚集性分析結果
3.3.2地區差異
3.3.3年齡差異
3.3.4地區差異與年齡差異之間的關聯
3.3.5套用小結
4.Rogerson空間模式監測
4.1概述
4.2基本原理
4.2.1Tango方法原理及其改進
4.2.2累積和方法原理及參數設定
4.3實例分析
4.3.1分析結果
4.3.2套用小結
5.Turnbull方法
5.1概述
5.2基本原理
5.3實例分析
5.3.1發病概況
5.3.2流行病學特徵
5.3.3空間聚集性分析
5.3.4套用小結
6.Besag—Newell方法
6.1概述
6.2基本原理
6.3實例分析
6.3.1分析結果
6.3.2套用小結
時間序列分析篇
7.時間序列基本框架及概念
8.ARIMA模型
8.1概述
8.2基本原理
8.2.1ARIMA模型
8.2.2季節效應的處理
8.3實例分析
8.3.1肺結核ARIMA建模
8.3.2猩紅熱X—11—ARIMA建模
9.條件異方差模型
9.1概述
9.2基本原理
9.2.1異方差的判斷
9.2.2ARCH模型
9.2.3GARCH模型
9.2.4GARCH模型的變體
9.2.5AR—GARCH模型
9.3實例分析
10.馬爾可夫模型
10.1概述
10.2基本原理
10.2.1馬爾可夫鏈
10.2.2馬爾可夫鏈模型
10.3實例分析
10.3.1方法和結果
10.3.2討論
11.隱馬爾可夫模型
11.1概述
11.2基本原理
11.2.1基本概念
11.2.2HMMs的三個基本問題及算法
11.2.3貝葉斯HMMs
11.3實例分析
11.3.1貝葉斯估計
11.3.2貝葉斯隱馬爾可夫建模
11.3.3套用小結
12.Cyclical回歸模型
12.1概述
12.2基本原理
12.3實例分析
12.3.1流感Cyclical回歸
12.3.2套用小結
13.神經網路
13.1概述
13.2基本原理
13.2.1BP神經網路
13.2.2小波神經網路
13.3實例分析
13.3.1梅毒發病率的預測
13.3.2腎綜合徵出血熱發病率的預測
13.3.3套用小結
14.模糊時間序列
14.1概述
14.1.1模糊集合理論起源及套用
14.1.2模糊時間序列基本概念
14.2基本原理
14.2.1模糊時間序列
14.2.2模糊時間序列建模
14.3實例分析
14.3.1腎綜合徵出血熱模糊時間序列模型
14.3.2套用小結
……
時空聯合預警篇
時空變異及規律挖掘篇
彩圖
