利用水文气候协变量预测钩端螺旋体病发病率的统计方法比较
应用统计
2019-10-07 v1
摘要
钩端螺旋体病是由螺旋体细菌 Leptospira interrogans 引起的传染病，是世界范围内重要的公共卫生问题。在阿根廷，一些地区具有有利于 Leptospira 细菌栖息的气候和地理特征，其生存强烈依赖于气候因素。因此，区域公共卫生系统应将该病发病率作为主因素纳入，以改进对潜在暴发的预测，帮助阻止或延缓病毒传播。用于此类预测的经典方法基于自回归时间序列工具，众所周知，当数据不满足其假设时表现不佳。近来，若干非参数方法被引入以处理这些问题。在本工作中，我们将一种称为半函数偏线性回归（SFPLR）的半参数方法与经典 ARIMA 及一种新的替代方法 ARIMAX 进行比较，以选出阿根廷 Litoral 地区钩端螺旋体病发病率的最佳预测工具。特别地，SFPLR 与 ARIMAX 是允许使用（水文气象）协变量从而可能改进钩端螺旋体病暴发预测的方法。
引用
@article{arxiv.1910.02017,
title = {Comparing statistical methods to predict leptospirosis incidence using hydro-climatic covariables},
author = {Maria Jose Llop and Pamela Llop and Maria Soledad Lopez and Andrea Gomez and Gabriela V. Muller},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.02017},
year = {2019}
}