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目前,新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的传播仍在持续,其传播模式以及影响传播行为的主要因素仍有待深入挖掘。鉴于此,本文从数据分析的角度,通过构造一个特殊的多源数据集(包括COVID-19历史数据、气象数据、人口迁徙数据和空间地理信息数据),以此建立多元Poisson.回归模型(类Poisson回归)来着重分析国内疫情的病毒传播模式及其影响因素。分析结果显示,湿度、平均每日风速、每日的降雨量等气象因素与COVID-19的传播模式显著相关,但与每日温度变化显著不相关。除此之外,COVID-19的传播速度及传播范围与武汉迁出目的地的人口比例、迁入武汉来源地的人口比例以及武汉与其他城市的空间距离均有一定的关联性。全文可视化及模型分析的R代码见:https://github.com/thwgithub/COVID-19 Rcodes. 相似文献
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Logistic回归模型的影响分析 总被引：2，自引：0，他引：2
Logistic回归模型的影响分析是Logistic回归诊断研究中的重要内容。常用的分析方法都是轮换地删除数据点后的逐步判断,而这个判断的过程主要体现在模型的诊断图上。鉴于此,通过构造诊断统计量来有效地开发诊断图成为影响分析的核心内容,并由此能较为准确地探寻出模型的强影响点。本文通过对Logistic回归模型帽子矩阵的分解以及对轮换地删除数据点后的系数估计的相对变化量进行加权,得出Logistic回归模型诊断图使其能比传统的诊断图更准确地判断出模型的强影响点。 相似文献
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