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Weighted Markov chains for forecasting and analysis in Incidence of infectious diseases in jiangsu Province,China

The Journal of Biomedical Research 2010年第3期24卷 207-214页

作者： Zhihang Peng Changjun Bao Yang Zhao Honggang Yi Letian Xia Hao Yu Hongbing Shen Feng Chen Department of Epidemiology and Biostatistics Nanjing Medical University School of Public Health Nanjing 210029 Jiangsu Province China Center for Disease Control and Prevention of Jiangsu Province Nanjing 210029 Jiangsu Province China Applied Mathematics Department Hohai University Nanjing 210029 Jiangsu Provinee China

This paper first applies the sequential cluster method to set up the classification standard of infectious disease incidence state based on the fact that there are many uncertainty characteristics in the incidence *** the paper presents a weighted Markov chain,a method which is used to predict the future incidence *** method assumes the standardized self-coefficients as weights based on the special characteristics of infectious disease incidence being a dependent stochastic *** also analyzes the characteristics of infectious diseases incidence via the Markov chain Monte Carlo method to make the long-term benefit of decision *** method is successfully validated using existing incidents data of infectious diseases in Jiangsu *** summation,this paper proposes ways to improve the accuracy of the weighted Markov chain,specifically in the field of infection epidemiology.

关键词： weighted.Markov chains sequential cluster infectious diseases forecasting and analysis Markov chain Monte Carlo

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