脑卒中发病环境因素的定量分析模型

利用提供的数据,在合理假设前提下,给出了脑卒中发病环境因素分析模型.首先采用主成分分析法建立模型,得出影响脑卒中发病的三个因素中,第一类主成分是气温和气压,第二类主成分是相对湿度.其次利用回归分析法得到回归方程,并利用部分数据进行检验.     

多重线性回归研究脑卒中发病环境因素的季节模型

以某市2007年1月至2010年12月脑卒中的逐日发病病例信息与相应的气象资料为研究内容,旬为统计周期,用多重线性回归法得到脑卒中发病环境因素的季节模型.结果显示,该城市的脑卒中发病率与气温、相对湿度之间存在着明显的负相关性,气温、气压的骤降和长时间的干旱、季风引起的天气干燥,都会增加脑卒中发病的可能性.     

脑卒中发病环境因素分析模型

通过excel对某城市2007～2010四年脑卒中发病人群的病例信息以及相应期间当地的逐日气象资料进行统计整理,对发病人群进行了统计描述,并使用单因素相关分析和多元线性回归法建立数学模型来研究脑卒中发病率与气温,气压,相对湿度间的关系,同时对脑卒中高危人群提出预警和干预的建议方案.     

兰州市城关区流行性感冒与气象因素的时间序列

采用相关性分析、主成分分析及时间序列半参数广义相加模型对兰州市城关区2005-2010年气象因素与流行性感冒日就诊人数之间的关系进行了分析.该区的流行性感冒多发于冬、春季;流行性感冒日就诊人数与平均气温、平均风速、平均气压显著相关;平均气温、日照时数、降水量、相对湿度、平均风速及平均气压对流行性感冒的影响具有滞后效应(0~7 d),各气象因素每上升1个4分位间距,流行性感冒的相对危险度分别为0.49、0.74、0.91、0.89、0.84和2.61,即日就诊人数分别减少51.3%、26.1%、8.7%、11.5%、15.9%,增加160.5%.兰州市城关区的流行性感冒呈明显的季节性,低温容易引起发病.     

基于糖尿病相关因素的主成分分析

基于主成分分析的理论,对与糖尿病发病率相关的一些因素（如民族因素、平均气温、平均气压、相对湿度）之间的关系进行主成分分析。     

气象因素对其他感染性腹泻病的影响

为探讨气象因素对其他感染性腹泻病日发病人数的影响程度,收集2005-2010年兰州市城关区其他感染性腹泻病发病人数和气象资料,包括平均气温、平均气压、相对湿度、降水量、平均风速和日照时数.在应用相关分析和主成分分析等定性研究气象因素与其他感染性腹泻病发病关系的基础上,采用时间序列的半参数广义相加模型,控制长期趋势和星期几效应等混杂因素,定量研究气象因素对其他感染性腹泻病的影响程度.结果表明,其他感染性腹泻病的发病具有典型的季节性,且在高温、高湿及低气压的气象条件下易发;气象因素对其他感染性腹泻病的影响均具有明显的滞后效应(相对湿度滞后1 d,其他气象因素滞后6~7 d);平均气压每升高1个四分位间距,其他感性腹泻病日发病人数减少41.4%,而平均气温、平均风速、相对湿度和日照时数每升高1个四分位间距,其他感性腹泻病日发病人数分别增加66.71.%、5.24%、7.1%和6.93%,说明平均气温对该病的影响最为显著.     

多元回归分析脑卒中的发病因素

根据中国某城市各家医院2007年1月至2010年12月的脑卒中发病病例信息,对发病人群进行统计描述,并对脑卒中发病率与环境因素的关系进行深入地分析,建立起发病率与气温、气压及相对湿度间的多元回归模型,据此对高危人群提出预警和干预的建议方案.     

武威市凉州区手足口病流行与气象条件的关系

探讨了武威市凉州区手足口病发病与气象因素之间的关系。收集武威市凉州区2008～2010年逐日手足口发病资料及同期气象资料,包括平均温度、最高温度、最低温度、相对湿度、平均气压、降水量、平均风速等进行相关分析。手足口病受气象因素影响较大,发病高峰为5～8月,发病人数占全年66.6%。手足口病发病与最高气温、平均风速呈显著正相关,与平均气压、平均湿度呈显著负相关。手足口病是多种气象因素共同作用的结果,但其主要影响因素是高温。     

基于糖尿病与民族因素的多元线性回归分析

基于多元线性回归分析的理论,对糖尿病发病人数与民族因素之间的多元线性关系进行探讨,并建立他们之间相关的回归方程.最后,对所得到的回归方程进行显著性检验.     

气象因素对脑卒中发病率影响的灰色关联分析

文章依据某地区2007至2010连续4年脑卒中疾病的发病数据资料,采用灰色关联性分析法,讨论了脑卒中月发病率与地区气象因素之间的关系.模型结果揭示脑卒中月发病率与月平均气压关系最紧密,其次依次是月平均相对湿度、月平均温差.     

基于主成分回归分析的环境因素与学生身高关系的研究

为探讨环境因素对学生身高的影响,对30个城市2010年18岁汉族男女学生身高平均数与相应城市的海拔高度、地理纬度、经度和2010年前18年的年降水量、年平均气温、年平均湿度、年日照时间和年人均GDP等环境指标进行相关分析和主成分回归分析.结果显示:不同纬度、经度地区的城市18岁汉族学生身高的差异明显;除海拔高度外,另7项环境指标与学生身高具有相关关系,但环境指标间相关程度较高,独立性差,存在共线性问题;环境指标主成分分析提取了2个主成分,分别代表气象因素和社会经济因素;用其得分建立了与城市18岁男、女学生身高的主成分回归方程,并将其转换为与原环境指标之间的线性回归方程用于推测2010年和2005年18岁学生的身高,推测精度高.因此,身高与海拔高度无相关,与纬度、经度、年日照时间和年人均GDP呈正相关,与年降水量、年平均气温和年平均湿度呈负相关;若城市的这些环境指标已知,即可预测其学生的身高.     

近35年深圳市气候变化与城市化发展关联性研究

依据深圳市气象站19792013年的气象观测资料和历年统计年鉴,利用线性分析、Mann-Kendall突变检验和主成分分析、拟合曲线等数理统计方法,分析了深圳市近35年的气候变化规律及其与城市化发展的关联性. 结果显示:(1)近35年深圳市气候整体呈现变干变暖的趋势,平均气温升温速率为0.338 ℃/10a,平均最低气温的升温速率远大于平均最高气温的升温速率(0.573 ℃/10a 0.145 ℃/10a),以1986年为突变点,升温趋势加剧,近几年出现减缓态势;平均相对湿度的下降速率为每10年下降1.97%,2000年以来比80年代下降了约5%,且降水量和年日照百分比呈不规律的波动变化;(2)深圳市城市化主要通过人口、房屋建筑和农业发展对平均最高温度产生影响,综合贡献率接近50%;城市化发展对平均气温和平均最低气温的升高有极显著的加剧作用,构建的城市化综合指标U1、U2的升温贡献率分别达到了63%和78%. 以建筑业发展、农作物面积等为主要指标构建的综合指标U4对平均相对湿度的降低贡献率达到60%,需要注意城市发展中的干岛效应问题.     

主成分分析与因子分析在肺心病发病情况分析中的应用

通过SPSS软件对青海海西州地区肺心病发病例监测登记资料进行统计分析，利用主成分分析和因子分析，分析出了民族因素、气象因素中对肺心病月发病率起主要影响作用的因素，两种分析方法得到了相同的分析结果．最后，分析出了主成分分析与因子分析的联系和区别．     

基于时间序列对电力系统短期负荷的预测

针对电力系统短期负荷的预测,建立了多元回归和时间序列预测模型,分析了最高温度、最低温度、平均温度、相对湿度、降雨量分别对日最高负荷、日最低负荷、日平均负荷的影响程度,以及预测出短期负荷,应用MATLAB、SPSS进行求解,研究得出:最高温度对日最高负荷、日最低负荷、日平均负荷的影响程度最大,且预测值与实际值的相对误差在允许误差范围内,模型可靠性较高。     

广州气温变化特征及其与城市化进程的关系

选取广州市1953～2009年气温观测资料,应用Cubic函数拟合和线性拟合方法分析了气温变化特征．在此基础上,利用1999～2007年城市化指标数据,通过主成分分析,探讨城市化发展水平对年平均气温的影响．结果表明：①近30年以来,随着城市化进程的加快,广州市年平均气温呈显著上升趋势,变化率为0．38℃·10a^-1;...     

基于多元回归分析的STM32空气质量监测系统设计与开发

以鞍山市空气环境资料为基础,用统计软件SPSS分析了空气质量指数与PM2.5,PM10,SO2,NO2,CO以及O3的相关性,选取相关性最显著的因素建立多元回归模型,并以此为基础设计并开发出基于STM32处理器的具有温湿度和紫外线测量及空气质量指数预报的空气质量监测系统。测试结果显示,测量及预报值与实际值相符合。     

基于遥感和GIS的日最高最低气温估算

气温是气象要素的重要组成部分,广泛用于全球气候变化、资源环境分析及灾害预警等多个领域.随着卫星遥感技术的发展,气温的估算趋向于遥感或遥感和GIS结合的方法.本文以浙江省为研究区域,利用了36个站点2013年逐日每10min一次的自动气象站气温观测数据和MODIS地表温度及其他参数产品,选用多元线性回归(自变量为地表温度、归一化植被指数、地表反照率、经度、纬度和高程)、温度植被指数以及多元线性回归插值方法进行气温估算,建立了研究区日最高气温最低气温估算模型,并比较了几种气温估算方法在研究区的适用性.结果表明:3种方法最高气温估算的决定系数(R~2)分别为0.96、0.91、0.97,均方根误差(R_(MSE))分别为1.84、2.75、1.49℃;多元线性回归和多元线性回归插值法最低气温估算的R~2分别为0.87、0.91,R_(MSE)分别为3.33、2.93℃,两者均为多元线性回归插值法得到的结果最好.空间分布结果显示,多元线性回归插值法能很好地反映由地形不同所带来的细节差异.