| 摘要 | 第2-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 引言 | 第8-11页 |
| 第一部分 2007～2016年青岛市水痘流行病学特征分析 | 第11-21页 |
| 材料与方法 | 第11-13页 |
| 1 资料来源 | 第11页 |
| 1.1 水痘病例资料来源 | 第11页 |
| 1.2 人口资料来源 | 第11页 |
| 1.3 水痘病例诊断标准 | 第11页 |
| 2 统计分析方法 | 第11-13页 |
| 2.1 描述指标 | 第11-13页 |
| 结果 | 第13-18页 |
| 1 疫情概况 | 第13页 |
| 2 时间分布 | 第13-15页 |
| 3 地区分布 | 第15页 |
| 4 人群分布 | 第15-18页 |
| 4.1 性别分布 | 第15-16页 |
| 4.2 年龄分布 | 第16-17页 |
| 4.3 职业分布 | 第17-18页 |
| 讨论 | 第18-20页 |
| 结论 | 第20-21页 |
| 第二部分 2007～2016年青岛市水痘疫情时间序列分析 | 第21-33页 |
| 材料与方法 | 第21-25页 |
| 1 资料来源 | 第21页 |
| 1.1 水痘病例资料来源 | 第21页 |
| 2 统计分析方法 | 第21-25页 |
| 2.1 概述 | 第21页 |
| 2.2 平稳性检验 | 第21-22页 |
| 2.3 白噪声检验 | 第22页 |
| 2.4 差分运算 | 第22页 |
| 2.5 平稳时间序列模型 | 第22-23页 |
| 2.6 非平稳时间序列模型 | 第23页 |
| 2.7 模型优劣判断准则 | 第23-24页 |
| 2.8 建模流程 | 第24-25页 |
| 结果 | 第25-31页 |
| 1 平稳性检验和白噪声检验 | 第25-27页 |
| 2 模型的识别与参数估计 | 第27-28页 |
| 3 模型的检验 | 第28-29页 |
| 4 预测 | 第29-31页 |
| 讨论 | 第31-32页 |
| 结论 | 第32-33页 |
| 第三部分 2007～2016年青岛市水痘疫情空间分布特征分析 | 第33-42页 |
| 材料与方法 | 第33-36页 |
| 1 资料来源 | 第33页 |
| 1.1 研究区域 | 第33页 |
| 1.2 病例及人口资料 | 第33页 |
| 1.3 基础地图 | 第33页 |
| 2 统计分析方法 | 第33-36页 |
| 2.1 空间自相关分析 | 第33页 |
| 2.2 全域自相关分析 | 第33-34页 |
| 2.3 局域自相关分析 | 第34-36页 |
| 结果 | 第36-40页 |
| 1 青岛市行政区划地图 | 第36页 |
| 2 空间分布特征 | 第36-37页 |
| 3 全域自相关分析 | 第37-38页 |
| 3.1 Moran’s Ⅰ | 第37页 |
| 3.2 Getis-Ord General G | 第37-38页 |
| 4 局域自相关分析 | 第38-40页 |
| 4.1 Local Moran’sⅠ自相关分析 | 第38页 |
| 4.2 局域热点分析 | 第38-40页 |
| 讨论 | 第40-41页 |
| 结论 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 综述 | 第45-52页 |
| 综述参考文献 | 第50-52页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
