导读:本文包含了空间扫描统计论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:空间扫描统计量,空间聚集性,MCS-P,Excel软件
空间扫描统计论文文献综述
刘天,吴杨,童叶青,陈琦,漆莉[1]（2019）在《应用Excel软件实现基于MCS-P的空间扫描统计量最大空间扫描尺度筛选方法》一文中研究指出目的探讨应用Excel软件实现基于MCS-P的空间扫描统计量最大空间扫描尺度筛选的可能性。方法基于2016年湖北省手足口病(HFMD)发病率数据,将最大空间扫描尺度参数依次设为湖北省总人口数的1%、2%、3%、···、50%,利用Excel软件编程计算各参数评价指标MCS-P,筛选出最大者对应参数为最优参数。利用最优参数探测2016年湖北省HFMD的空间聚集性。结果 2016年湖北省102个县(市、区)均有HFMD病例报告,发病率为17.92/10万～898.69/10万。最大空间扫描尺度为湖北省总人口数的3%时,MCS-P取得最大值为0.869。以该参数进行空间聚集性分析,共探测到29个聚集区,分布在41个县(市、区),主要分布在湖北省北部和东南部。结论利用Excel软件编程可以实现基于MCS-P的空间扫描统计量最大空间扫描尺度筛选,具有一定的推广价值。(本文来源于《疾病监测》期刊2019年11期）
陈佳丽,陈卫中,郭洪菊,杨书,肖昌凤[2]（2019）在《时空扫描统计量在人口死亡空间分布特征中的应用》一文中研究指出目的采用基于Poisson模型的时空扫描统计量方法对2012-2014年绵阳市各乡镇人口死亡的时空分布特征进行研究。方法以乡镇为单位收集整理2012-2014年绵阳市的死亡监测数据及人口数据;采用时空扫描统计软件Sa TScan 9.6用于对整理的数据进行回顾性时空扫描统计,使用Arc GIS 10.5将扫描结果进行可视化。结果 2012-2014年绵阳市人口死亡累计77 936例,年均死亡率为548.1/10万。时空扫描结果显示,在2012-2014年绵阳市人口死亡存在空间聚集性,分别探测到了15类、10类、12类聚集区。其中2012、2013年的显着聚集区域主要为叁台县的各乡镇,2014年的聚集区域则为江油市的各乡镇。结论绵阳市的人口死亡存在时空聚集性,时空聚集性分析有助于更深入地了解人口死亡的时空分布规律,为进一步探索绵阳市人口死亡影响因素提供依据。(本文来源于《现代预防医学》期刊2019年14期）
李婷,何金戈,杨长虹,李京,肖月[3]（2019）在《基于可变形空间扫描统计量法的四川省肺结核聚集性探测研究》一文中研究指出目的探索2016-2018年四川省肺结核发病的空间聚集性,识别重点防控区域及其变化趋势。方法基于2016-2018年中国疾病预防控制信息系统传染病报告信息管理系统中四川省181个县区肺结核疫情数据和人口数据,建立地理信息数据库,采用FleXScan 3. 1. 2软件探测肺结核发病聚集区域,通过ArcGIS 10. 2软件进行可视化。结果 2016-2018年四川省肺结核报告发病率从66. 29/10万下降至57. 34/10万,处于增长和递降趋势的分别有58和123个县区。全省肺结核疫情呈明显的聚集性分布,在2016-2018年分别探测到了13、10和10个形状不规则的肺结核发病空间聚集区(P<0. 05)。连续3年处于一级聚集区的10个县位于大、小凉山地区,即彝族聚居区,对数似然比(log-likelihood ratio,LLR)分别为1 841. 61、2 612. 74和2 618. 96。连续3年处于二级聚集区的县位于川西高原阿坝、甘孜民族地区,LLR值分别为1 051. 39、1 736. 55和1 667. 63。秦巴山区的大部分县也均连续3年处于聚集性区域。结论四川省肺结核疫情存在明显的空间聚集性,大、小凉山地区、川西高原少数民族地区和秦巴山区是高风险和重点防控区域,应实施针对性强的区域结核病防治策略和政策支持。(本文来源于《寄生虫病与感染性疾病》期刊2019年01期）
陈诗琪,王维,殷菲,肖雄,刘雅琼[4]（2019）在《基于数据驱动思想的空间扫描统计量核心参数组合选择研究-以四川省手足口病为例》一文中研究指出目的研究基于数据驱动思想的空间准确性评价指标(MCS-P)能否对空间扫描统计量核心参数组合进行选择,为扫描统计量的应用以及传染病的空间聚集性探测分析提供方法学参考和应用依据。方法利用2013-2015年四川省手足口病的传染病监测数据,以MCS-P对扫描统计量的核心参数进行选择,对探测的空间聚集性区域空间分布模式进行差异性比较。结果以2014年为例,不规则形状窗口下MCS-P最大,为0.9568。差异性比较提示MCS-P选择核心参数组合得到的空间聚集性区域与真实空间模式最接近。结论 MCS-P能在实际应用场景中优选出最佳窗口形态及最优窗口大小,取得最接近真实数据的空间模式。(本文来源于《现代预防医学》期刊2019年02期）
廖伟斌,孙建国,雍万铃,于国伟,田德红[5]（2016）在《贝叶斯模型和时空扫描统计量在胃癌死亡空间分布特征中的应用》一文中研究指出目的采用贝叶斯模型、时空扫描统计量研究2012-2013年武威市凉州区胃癌死亡空间分布特征,纳入男性死亡百分比、河流分布因素,估计胃癌死亡相对危险度,为胃癌危险因素分析及聚集性研究提供依据。方法利用贝叶斯模型(Bayesian model,BYM)、时空扫描统计量分析方法,对武威市凉州区胃癌死亡数据进行分析。结果 2种贝叶斯模型结果均显示2012-2013年武威市凉州区胃癌死亡空间分布存在相对危险度(relative risk,RR)较高的区域,主要分布在凉州区的北部、中部及东南部。在两种贝叶斯模型的对比中,加入危险因素的BYM模型拟合程度优于单独的BYM模型,胃癌死亡时空聚集结果表明2012年该地区存在2个聚集区,且聚集区与胃癌RR值较高的区域分布相似。结论 2012-2013年武威市凉州区胃癌死亡存在高危险、聚集区,而胃癌高发区域可能与河流污染及其他环境危险因素有关,对胃癌死亡高发区的影响因素仍需进一步研究。(本文来源于《中华疾病控制杂志》期刊2016年08期）
靳圆圆,王微,闫慈,曹明芹[6]（2016）在《扫描统计与空间自相关分析在新疆结核聚集性研究中的应用》一文中研究指出目的应用空间统计方法分析新疆结核病的空间聚集性,为结核病的防控提供依据;同时,将基于空间点与面的方法相结合,全面解释结核病的聚集效应。方法利用新疆传染病报告信息管理系统上报的2005-2010年结核病监测数据,基于离散型泊松分布模型,利用Sa TScan9.4.2进行时空扫描分析,从时间和空间二维角度探讨结核病的时空聚集区;采用Arc GIS10.2进行局域空间自相关分析,呈现结核病的空间聚集模式。结果 2005-2010年新疆结核病年均报告率为210.75/10万,是全国年均报告率的3倍。结核病报告率在区县水平分布不均,时空扫描分析发现4类聚集区,分别在2008-2010年间有15个区县聚集,集中分布在西南部,聚集强度最高;2005-2007年间有11个区县聚集;2006-2008年间,共探测到2类聚集区,分别包含2个区县;局域空间自相关分析发现结核发病热点区主要在西南部及南部,与时空扫描最高聚集性区相一致;冷点区主要集中在北部经济带区。结论新疆结核病报告率在区县水平存在聚集性,应对发病高风险高聚集区加强监测及管理,制定区域化的结核防控策略。(本文来源于《现代预防医学》期刊2016年07期）
魏孔福,刘新凤,任晓卫,刘东鹏,刘海霞[7]（2015）在《Flexible空间扫描统计量在甘肃省自然疫源性疾病空间聚集性研究中的应用》一文中研究指出目的探讨甘肃省4种主要自然疫源性疾病空间分布特征,掌握高发重点区域,为疫情防控提供理论依据。方法利用Flexible空间扫描统计量对甘肃省2009-2013年4种自然疫源性疾病进行空间扫描分析,通过地理信息系统呈现空间聚集区域。结果空间扫描结果显示,甘肃省4种自然疫源性疾病具有明显的空间聚集区域。其中,肾综合征出血热、布鲁氏菌病(布病)和炭疽主要集中在甘肃省东南部的湿润区,呈现出东南多西北少的特点,并且布病和炭疽高发区主要在农牧区。疟疾主要集中在甘肃省西部地区。结论 Flexible空间扫描软件与地理信息系统相结合可有效对甘肃省4种自然疫源性疾病的空间聚集性作出早期预警。(本文来源于《中国媒介生物学及控制杂志》期刊2015年05期）
唐咸艳,李峤,仇小强,邓伟,黄秋兰[8]（2015）在《扫描统计量中最大空间扫描窗口的尺度选择》一文中研究指出目的探讨最大空间扫描窗口的尺度选择。方法以1971-1973年广西第一次全死因抽样调查的肝癌数据为例,将Poisson模型空间扫描统计量的最大扫描窗口设置为风险人口数的50%~5%,逐一进行空间扫描分析。结果当最大空间扫描窗口为50%比例时,发现1个范围大、辖县市多的聚集区。随着扫描窗口的尺度变小,探测出的次级聚集区增多;但主要聚集区的范围缩小,LLR值降低。当空间扫描窗口为30%、25%和20%比例时,聚集区的数量相仿、半径相近、RR值和LLR值相似。结论当扫描窗口比例过大(如50%),探测到的聚集区有限,不易发现潜在的次级聚集区,可能出现漏报;而范围过大的主要聚集区,也可能覆盖一些虚假高发的县区。若扫描窗口比例过小(如≤10%),次级聚集区增多,聚集区范围缩减,数量多且半径小的聚集区可能不利用疾病监测;同时,主要聚集区的过度分解也使一些高发县区未被探测出,存在漏报。20%~30%比例的扫描窗口,不仅可探测到数量、半径适中的聚集区,便于疾病监测工作;而且结果稳定、准确性高。(本文来源于《中华疾病控制杂志》期刊2015年03期）
蒋炜,沈晓蓓,宗福季[9]（2014）在《多元正态空间扫描统计量模型在探测地方病最强聚集性中的应用》一文中研究指出研究了在医疗资源有限的条件下,如何在多组人群中探测某疾病最强地理聚集性的问题.为了有效地探测疾病爆发,只需特别监测和评估某些特定人群即可,这类人群称为具有最强聚集性的人群(most severe cluster,MSC).由于各组人群会相互影响,因而提出了一种多元正态空间扫描统计量(multivariate normal scan statistic,MNSS)模型,并以美国纽约州肺癌患者为例验证了该模型的适用性.(本文来源于《上海大学学报(自然科学版)》期刊2014年03期）
李小洲,王劲峰,杨维中,李中杰,赖圣杰[10]（2014）在《基于不同参数的空间扫描统计量方法在传染病暴发探测中的效果比较》一文中研究指出目的根据不同传染病,比较和筛选空间扫描统计量方法适宜的预警参数,从而更好地应用于传染病暴发早期探测预警。方法以2009年湖南省报告的痢疾和山东省报告的手足口病的病例与暴发事件为数据来源,以灵敏度和阳性预测率为评价指标,比较空间扫描统计量30种参数设置方案对不同传染病的预警效果。结果对于痢疾,将4天的病例数按1阶权重取和后再进行空间扫描统计量预警运算,具有最优的预警效果;对于手足口病,将当前病例数采用3天的病例数之和再进行预警运算,具有最佳的预警效果。结论采用空间扫描统计量进行传染病暴发预警时,不同传染病具有不同的最优参数,但下一步应根据传染病的不同发病水平,进一步筛选最优参数。(本文来源于《中国卫生统计》期刊2014年02期）
空间扫描统计论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的采用基于Poisson模型的时空扫描统计量方法对2012-2014年绵阳市各乡镇人口死亡的时空分布特征进行研究。方法以乡镇为单位收集整理2012-2014年绵阳市的死亡监测数据及人口数据;采用时空扫描统计软件Sa TScan 9.6用于对整理的数据进行回顾性时空扫描统计,使用Arc GIS 10.5将扫描结果进行可视化。结果 2012-2014年绵阳市人口死亡累计77 936例,年均死亡率为548.1/10万。时空扫描结果显示,在2012-2014年绵阳市人口死亡存在空间聚集性,分别探测到了15类、10类、12类聚集区。其中2012、2013年的显着聚集区域主要为叁台县的各乡镇,2014年的聚集区域则为江油市的各乡镇。结论绵阳市的人口死亡存在时空聚集性,时空聚集性分析有助于更深入地了解人口死亡的时空分布规律,为进一步探索绵阳市人口死亡影响因素提供依据。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
空间扫描统计论文参考文献
[1].刘天,吴杨,童叶青,陈琦,漆莉.应用Excel软件实现基于MCS-P的空间扫描统计量最大空间扫描尺度筛选方法[J].疾病监测.2019
[2].陈佳丽,陈卫中,郭洪菊,杨书,肖昌凤.时空扫描统计量在人口死亡空间分布特征中的应用[J].现代预防医学.2019
[3].李婷,何金戈,杨长虹,李京,肖月.基于可变形空间扫描统计量法的四川省肺结核聚集性探测研究[J].寄生虫病与感染性疾病.2019
[4].陈诗琪,王维,殷菲,肖雄,刘雅琼.基于数据驱动思想的空间扫描统计量核心参数组合选择研究-以四川省手足口病为例[J].现代预防医学.2019
[5].廖伟斌,孙建国,雍万铃,于国伟,田德红.贝叶斯模型和时空扫描统计量在胃癌死亡空间分布特征中的应用[J].中华疾病控制杂志.2016
[6].靳圆圆,王微,闫慈,曹明芹.扫描统计与空间自相关分析在新疆结核聚集性研究中的应用[J].现代预防医学.2016
[7].魏孔福,刘新凤,任晓卫,刘东鹏,刘海霞.Flexible空间扫描统计量在甘肃省自然疫源性疾病空间聚集性研究中的应用[J].中国媒介生物学及控制杂志.2015
[8].唐咸艳,李峤,仇小强,邓伟,黄秋兰.扫描统计量中最大空间扫描窗口的尺度选择[J].中华疾病控制杂志.2015
[9].蒋炜,沈晓蓓,宗福季.多元正态空间扫描统计量模型在探测地方病最强聚集性中的应用[J].上海大学学报(自然科学版).2014
[10].李小洲,王劲峰,杨维中,李中杰,赖圣杰.基于不同参数的空间扫描统计量方法在传染病暴发探测中的效果比较[J].中国卫生统计.2014