| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstact | 第7页 |
| 第一章 引言 | 第10-14页 |
| 1.1 背景介绍 | 第10页 |
| 1.2 气象因素对脑卒中发病与死亡的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 大气污染对脑卒中发病与死亡的研究现状 | 第11-14页 |
| 第二章 相关统计学方法介绍 | 第14-19页 |
| 2.1 时间序列分析方法 | 第14-16页 |
| 2.1.1 指数平滑法 | 第14-15页 |
| 2.1.2 差分自回归移动平均(ARIMA)模型 | 第15-16页 |
| 2.2 相关分析方法 | 第16页 |
| 2.3 回归分析方法 | 第16-18页 |
| 2.3.1 逐步回归分析 | 第16-17页 |
| 2.3.2 非参数回归分析 | 第17页 |
| 2.3.3 广义相加模型 | 第17-18页 |
| 2.4 主成分分析方法 | 第18-19页 |
| 第三章 脑卒中死亡的统计分析 | 第19-63页 |
| 3.1 数据来源与结构 | 第19页 |
| 3.2 脑卒中死亡的时间序列分析 | 第19-41页 |
| 3.2.1 月度数据分析 | 第19-29页 |
| 3.2.1.1 月度数据的季节性分解 | 第19-21页 |
| 3.2.1.2 指数平滑模型的建立和预测 | 第21-24页 |
| 3.2.1.3 ARIMA模型的建立和预测 | 第24-29页 |
| 3.2.2 季度数据分析 | 第29-38页 |
| 3.2.2.1 季度数据的季节性分解 | 第29-30页 |
| 3.2.2.2 指数平滑模型的建立和预测 | 第30-33页 |
| 3.2.2.3 ARIMA模型的建立和预测 | 第33-38页 |
| 3.2.3 不同性别脑卒中死亡情况分析 | 第38-41页 |
| 3.2.3.1 不同性别脑卒中死亡的季节性分解 | 第38-39页 |
| 3.2.3.2 用指数平滑模型分别对不同性别脑卒中死亡情况进行预测 | 第39-41页 |
| 3.3 气象因子对脑卒中死亡的影响 | 第41-52页 |
| 3.3.1 相关性分析 | 第41-43页 |
| 3.3.2 逐步回归分析 | 第43-46页 |
| 3.3.3 分季节探讨气象因素对脑卒中死亡的影响 | 第46-49页 |
| 3.3.3.1 不同季节脑卒中死亡与气象因子的相关性分析 | 第46-47页 |
| 3.3.3.2 不同季节脑卒中死亡与气象因子的逐步回归分析 | 第47-49页 |
| 3.3.4 非参数回归模型拟合平均气温与脑卒中死亡之间的关系 | 第49-52页 |
| 3.4 大气污染物对脑卒中死亡的影响 | 第52-63页 |
| 3.4.1 污染物指标的主成分分析 | 第54页 |
| 3.4.2 对主成分进行GAM建模 | 第54-59页 |
| 3.4.3 对污染物进行GAM建模 | 第59-63页 |
| 第四章 结论与讨论 | 第63-66页 |
| 4.1 时间序列分析 | 第63-64页 |
| 4.1.1 月度数据和季度数据的区别 | 第63页 |
| 4.1.2 不同性别脑卒中死亡的区别 | 第63页 |
| 4.1.3 指数平滑法与ARIMA模型的区别 | 第63-64页 |
| 4.2 回归分析 | 第64-66页 |
| 4.2.1 逐步回归分析探讨气象因素对脑卒中死亡的影响 | 第64页 |
| 4.2.2 广义相加模型探讨 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
