The Characteristics Analysis and Fatality Prediction of Road Traffic Fatality in China

来源 :2017年中国卫生统计学学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:d452490001
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潜在类别模型(Latent Class Model,LCM)利用潜在的分类变量来解释外显分类变量之间的关联,从而使外显变量之间的关系通过潜在类别变量来估计,进而维持外显变量之间局部的独立性.该模型假设,每个外显变量各种反应的概率分布可以由少数互斥的潜在类别变量来解释,每种类别对各外显变量的反应选择都有特定的倾向.目前潜在类别模型已经广泛应用于社会、心理和行为科学等许多领域,通过测量指标来判断个体的
近几年,随着人们物质生活水平的提高、孕期营养的过分关注,巨大儿的发生率有逐年上升的趋势.随着巨大儿发生率的增加,母亲剖宫产、产道撕裂、产时难产的风险随之增加.胎儿畸形、新生儿呼吸窘迫综合发生率、成年后高血脂症、糖尿病等代谢性疾病发生显著增加,以上均会对家庭带来巨大的精神负担和经济负担.本研究利用“陕西省出生缺陷现况及其危险因素调查”数据探索陕西省单胎活产新生儿巨大儿发生率与母亲既往生育史的相关性.
流行性腮腺炎(mumps,流腮)已成为防控重点.研究表明,流腮的空间分布具有聚集性.气候变化提高了传染病和病毒的传播,因此研究流腮的时空分布就显得尤为重要.本研究利用空间统计学方法研究流腮的空间依赖性,为流腮防控工作提供理论依据.
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