大氣污染與哮喘急診量關(guān)系的統(tǒng)計(jì)研究
發(fā)布時(shí)間:2024-06-06 23:55
大氣污染與哮喘急診量關(guān)系的統(tǒng)計(jì)研究 目的分析大氣污染與哮喘急診量的關(guān)系,探討哮喘的可能危險(xiǎn)因素,為制定適宜于當(dāng)?shù)氐拇髿赓|(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和預(yù)防哮喘提供有價(jià)值的信息;同時(shí)探討時(shí)間序列分析和病例交叉研究在大氣污染的健康效應(yīng)研究中應(yīng)用的特點(diǎn)。 方法在時(shí)間序列分析中,用自相關(guān)圖選擇最優(yōu)的平滑跨度,用局部加權(quán)回歸處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的時(shí)間趨勢(shì),然后,擬合廣義相加模型,求出大氣污染暴露的相對(duì)危險(xiǎn)度。在單向回顧性病例交叉研究和雙向病例交叉研究中,根據(jù)病例對(duì)照研究的基本思想,選擇危險(xiǎn)期和對(duì)照期,然后應(yīng)用條件logistic回歸求出大氣污染暴露的比數(shù)比。 結(jié)果滯后天數(shù)為0時(shí),廣義相加模型的單污染物模型結(jié)果表明PM10和霧是哮喘的可能危險(xiǎn)因素,其多污染物模型結(jié)果表明霧是哮喘的可能危險(xiǎn)因素;用逐步法得到的最優(yōu)廣義相加模型(模型1)表明PM10是哮喘的可能危險(xiǎn)因素,在模型1中納入自變量霧得到模型2,模型2表明霧也是哮喘的可能危險(xiǎn)因素;雙向病例交叉研究的單污染物模型結(jié)果表明所有大氣污染物都不是哮喘的可能危險(xiǎn)因素,而其多污染物模型結(jié)果表明霧是哮喘的可能危險(xiǎn)因素;單向回顧性病例交叉研究...
【文章頁(yè)數(shù)】:106 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 前言
1.1 研究背景
1.2 研究目的
2 資料
2.1 資料來(lái)源及特點(diǎn)
2.1.1 哮喘急診人數(shù)資料
2.1.2 大氣污染物資料
2.1.3 氣溫資料
2.2 缺失值處理
3 研究思路
4 時(shí)間序列分析
4.1 回歸
4.1.1 參數(shù)回歸
4.1.2 非參數(shù)回歸
4.1.2.1 非參數(shù)平滑
4.1.2.2 局部加權(quán)回歸
4.2 跨度
4.2.1 自相關(guān)
4.2.2 AIC
4.2.3 巴特利特統(tǒng)計(jì)量
4.3 廣義線性模型
4.3.1 泊松回歸
4.3.2 過(guò)度離散
4.4 相加模型
4.5 廣義相加模型
4.5.1 廣義相對(duì)危險(xiǎn)度模型的原理與方法
4.6 結(jié)果
5 病例交叉研究
5.1 病例交叉研究的基本思想
5.2 病例交叉研究的統(tǒng)計(jì)分析方法
5.3 結(jié)果
6 討論與總結(jié)
6.1 關(guān)于結(jié)果
6.2 關(guān)于方法
6.3 研究特色
6.4 尚待進(jìn)一步研究的問(wèn)題
7 參考文獻(xiàn)
文獻(xiàn)綜述
綜述參考文獻(xiàn)
致謝
本文編號(hào):3990475
【文章頁(yè)數(shù)】:106 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 前言
1.1 研究背景
1.2 研究目的
2 資料
2.1 資料來(lái)源及特點(diǎn)
2.1.1 哮喘急診人數(shù)資料
2.1.2 大氣污染物資料
2.1.3 氣溫資料
2.2 缺失值處理
3 研究思路
4 時(shí)間序列分析
4.1 回歸
4.1.1 參數(shù)回歸
4.1.2 非參數(shù)回歸
4.1.2.1 非參數(shù)平滑
4.1.2.2 局部加權(quán)回歸
4.2 跨度
4.2.1 自相關(guān)
4.2.2 AIC
4.2.3 巴特利特統(tǒng)計(jì)量
4.3 廣義線性模型
4.3.1 泊松回歸
4.3.2 過(guò)度離散
4.4 相加模型
4.5 廣義相加模型
4.5.1 廣義相對(duì)危險(xiǎn)度模型的原理與方法
4.6 結(jié)果
5 病例交叉研究
5.1 病例交叉研究的基本思想
5.2 病例交叉研究的統(tǒng)計(jì)分析方法
5.3 結(jié)果
6 討論與總結(jié)
6.1 關(guān)于結(jié)果
6.2 關(guān)于方法
6.3 研究特色
6.4 尚待進(jìn)一步研究的問(wèn)題
7 參考文獻(xiàn)
文獻(xiàn)綜述
綜述參考文獻(xiàn)
致謝
本文編號(hào):3990475
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