食源性疾病(Foodborne diseases)是指食品中的致病因素进入人体引起的感染性、中毒性疾病。该病的致病因子以食物和水源为载体进入机体,食源性疾患的发病率居各类疾病总发病率第二位,是当前世界上最突出的卫生问题之一。我国于2001年建立食源性疾病监测网,但监测体系还不健全,且我国目前尚无统一的食源性疾患报告的数据,这增加了预防和控制食源性疾病的难度。充分发挥食源性疾病信息数据在指导和制定预防措施方面的作用,首先必须深刻了解食源性疾病的流行现状,深入剖析影响其分布特征和暴发的环境因子,在变量选择后能较为准确地描述其发病缘由,为制定和完善食源性疾病防治策略和措施提供科学依据。本文使用全国31个省份2010-2012年食源性疾病病发人数数据和全国19个环境因素指标,建立食源性疾病病发人数和环境因素的纵向线性回归方程,首先我们结合广义估计方程(Generalized estimated equations,GEE)和惩罚函数方法提出了一种变量选择方法,为充分考虑数据间的相关性,工作相关矩阵取三种不同结构,即一阶自回归(AR-1)、可交换(CS)和独立(Indep)结构。进一步我们使用SCAD惩罚和LASSO惩罚进行数据分析,其中为得到惩罚GEE估计,使用高斯-牛顿迭代法。通过对响应变量和环境因子进行建模,分析经济发展、工业污染、农业污染、能源生产量等环境因素对食源性疾病的影响分析。结果显示,工业废气排放、工业废水排放、煤炭开采、农药过量是食源性疾病的危险因素,工业废气排放的增加、工业废水排放的增加、煤炭的开采、农药的过量使用,均会导致食源性疾病的病发。