河南省HFMD空间数据分析
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.3 研究进展 | 第12-19页 |
| 1.3.1 空间数据分析技术的研究进展 | 第13-14页 |
| 1.3.2 空间数据分析技术在公共卫生领域的应用 | 第14-18页 |
| 1.3.3 空间数据分析工具 | 第18-19页 |
| 1.4 研究内容 | 第19页 |
| 1.5 论文结构 | 第19-21页 |
| 2 空间数据分析方法 | 第21-35页 |
| 2.1 空间自相关分析 | 第21-27页 |
| 2.1.1 空间权重矩阵 | 第21-22页 |
| 2.1.2 全局空间自相关 | 第22-25页 |
| 2.1.3 局部空间自相关 | 第25-27页 |
| 2.2 空间回归分析 | 第27-35页 |
| 2.2.1 普通最小二乘线性回归 | 第27-28页 |
| 2.2.2 空间滞后模型 | 第28-29页 |
| 2.2.3 空间误差模型 | 第29-31页 |
| 2.2.4 空间面板数据模型 | 第31-35页 |
| 3 河南省HFMD空间分布模式及影响因素分析 | 第35-49页 |
| 3.1 研究区域概况及数据 | 第35-38页 |
| 3.1.1 研究区域概况 | 第35-36页 |
| 3.1.2 数据来源与处理 | 第36-38页 |
| 3.2 河南省HFMD病空间分布模式探索 | 第38-42页 |
| 3.2.1 全局空间自相关分析 | 第39-40页 |
| 3.2.2 局部空间自相关分析 | 第40-42页 |
| 3.3 影响因子分析 | 第42-49页 |
| 3.3.1 影响因子介绍 | 第42-43页 |
| 3.3.2 空间回归分析 | 第43-46页 |
| 3.3.3 空间面板数据分析 | 第46-47页 |
| 3.3.4 研究中的不确定因素 | 第47-49页 |
| 4 结论与展望 | 第49-53页 |
| 4.1 主要结论 | 第49-50页 |
| 4.2 不足与展望 | 第50-53页 |
| 4.2.1 不足之处 | 第50-51页 |
| 4.2.2 研究展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
