發(fā)布時間：2020-05-22 14:39

【摘要】：目的:(1)對九江市星子縣血吸蟲病人群感染率變化情況以及利用不同時間序列模型預(yù)測星子縣血吸蟲病人群感染率變化趨勢,為后續(xù)制定新的血吸蟲病防治策略提供幫助。(2)通過星子縣血吸蟲病人群相關(guān)因素變化進(jìn)行研究分析,為血吸蟲病防治資源的合理分配以及防治策略的合適性提供參考。方法:(1)收集星子縣2005-2014年年度監(jiān)控數(shù)據(jù),采用趨勢卡方等統(tǒng)計方法進(jìn)行分析人群感染率數(shù)據(jù)變化情況。(2)運用五種不同時間序列模型,預(yù)測血吸蟲病星子縣人群感染率變化趨勢。(3)運用單因素卡方分析以及Logistic回歸模型,對2005年和2008年這兩年的星子縣血吸蟲病人群相關(guān)因素變化情況進(jìn)行分析。結(jié)果:(1)星子縣人群血吸蟲病感染率由2005年的14.68%降至2014年的0.41%。感染率由2005年(14.68%)一直到2009年(0.44%)都是呈現(xiàn)明顯的下降趨勢,但到了2010年(1.38%)和2011年(0.97%),血吸蟲病感染率有所反彈,然后又開始呈現(xiàn)下降趨勢。(2)在本研究數(shù)據(jù)中簡單移動移動平均模型(n=2)的擬合效果最優(yōu),而二次移動平均模型的擬合效果最差。Holt指數(shù)平滑模型、簡單移動平均模型(n=2)(n=3)、加權(quán)移動平均模型、二次移動平均模型2015年預(yù)測值分別為0.32%,0.29%.0.29%,0.31%,-0.23%,較2015年血吸蟲病感染率0.13%,簡單移動平均模型的預(yù)測值與實際值差距最小,而二次移動平均模型的預(yù)測值與實際值的差距最大。(3)單因素卡方顯示,星子縣2005年的不同性別、職業(yè)、學(xué)歷中人群血吸蟲病感染率有差異,2008年僅不同職業(yè)中人群血吸蟲病感染率有差異;Logistic回歸模型顯示,2005年的男性和漁民為血吸蟲病人群危險因素,2008年漁民為人群血吸蟲病危險因素,其中2005年和2008年都顯示職業(yè)中漁民為血吸蟲病危險因素。結(jié)論:以預(yù)防傳染源為主的血吸蟲病綜合預(yù)防措施在星子縣實施以來,對血吸蟲的防治有顯著的效果,盡管某些年份血吸蟲病有所波動,但總體呈現(xiàn)下降趨勢,因此在今后的血防工作中需要繼續(xù)堅持綜合防治措施來預(yù)防血吸蟲病;本研究的五種時間序列模型中,根據(jù)本文數(shù)據(jù),簡單移動平均法(n=2)是較好的預(yù)測模型;星子縣2005年和2008年數(shù)據(jù)資料都顯示職業(yè)中漁民為血吸蟲病危險因素,所以在今后血防工作中漁民的仍然是需要重點關(guān)注的對象。
【圖文】：

圖 3.1 2005-2014 年星子縣人群血吸蟲病感染率變化時間序列分析預(yù)測 2014 年后星子縣人群血吸蟲病感染間序列分析的 R 語言代碼如下：etwd("C:/Users/xgl/Desktop/data")chi <- read.csv("schidata.csv")schi <- ts(schi , start=2005)ibrary("TTR")ibrary("forecast")tschi <- holt(tschi,alpha=0.5,beta=0.5)m2 <- SMA(tschi,n=2)MA2 <- ts(sm2, start=2006)

15最后得出的預(yù)測值與實際值的圖形與整理得出表格分別見圖 3.2 和表 3.4。我們可以從圖3.2看出除了二次移動平均法外的另外4種不同時間序列分析模型得出圖形與實際的圖形趨勢很接近，呈現(xiàn)一種下降的趨勢， 而二次移動平均模型由于初始的預(yù)測值在 2010 年，而在 2010 年血吸蟲病感染率有所反彈，導(dǎo)致了二次移動平均模型算出的預(yù)測值先反彈然后開始下降；從圖形可以看出步長分別等于 2 和 3 的簡單移動平均法相對比較平滑與真實值的曲線較為接近，同樣加權(quán)移動平均模型算出的預(yù)測值曲線與真實值的曲線較為一致，而二次移動平均模型與簡單移動平均模型和加權(quán)移動平均模型相比，，前段與真實值曲線的擬合程度較差，直到最后與實際曲線逐漸趨于一致；最后的一個時間序列 Holt指數(shù)平滑法模型算出的預(yù)測值波動性較大。如表 3.4 所示
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R532.21

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本文編號：2676149