扩展，其优势体现在既使因变量不再要求满足正态分布，也可同时包含固定效性模型中只包括固定效应。混合模型。近年来，计算机技术快速发展，混合模型在数据分析领域逐渐得到了更为广泛的应用。当模型中的固定效应不能完全解释区域差异时，需引入随机效应，以增加建模的准确性。即混合模型的优势为既包括固定效应又包括随机效应，可以灵活有效地将不同来源的信息进行组合分析。按照模型中响应变量的类型关系。作者叶萃玉王昊宁吕佳宁黄利亚曾祥伟王晓龙单位生动物与自然保护地学院。作者叶萃玉王昊宁吕佳宁黄利亚曾祥伟王晓龙单位生动物与自然保护地学院新冠肺炎对气候因素响应研究。广义线性模型。广义线性模型，是线性模型的推广，引入连接函数，扩展了般线性模型中因变量的适用范围，进步克服了线性新冠肺炎对气候因素响应研究活地探究数据间的线性和非线性关系，同时考虑气象因素和非气象因素，增加研究结果的可靠性。虽然考虑了气象因素对传播影响的滞后效应，同时评估出暴露因素的非线性效应，但却没有考虑温度以外的其他气象因素和非气象因素。选用模型的不同是造成国内外相关研究差异性的重要原因。有些数学模型的分析过程虽然相对复杂，但可纳入研究的候因子地形人口密度等进行研究，在分析气象因素的同时还可考虑与非气象因素间的关系，增加了研究结果的可靠性。相对于简单线性而言，对数线性将参数进行对数转换，可显著提高了模型的性能，使预测精度显著提高。分布滞后非线性模型。分布滞后非线性模型，是以的关系，可以引入自首次报告病例以来的时间迁徙规模指数等因素。相较于线性回归模型而言，扩大了适用范围，准确性更高。混合模型既包括固定效应又包括随机效应，可以灵活有效地分析不同来源的信息。使用和不仅可以将气象因素与可能影响新冠传播的其他因素同纳入研究，而且可加入随机效应项，在处理带有随机效应问题时具有优势。可灵合模型，是和的扩展，其优势体现在既使因变量不再要求满足正态分布，也可同时包含固定效应和随机效应。等人分别计算月平均气温最低气温和最高气温的日平均值与累积病例数之间的关系，建立，该研究首次发现温度对传播有显著影响，者之间异时，需引入随机效应，以增加建模的准确性。即混合模型的优势为既包括固定效应又包括随机效应，可以灵活有效地将不同来源的信息进行组合分析。按照模型中响应变量的类型，混合模型可分为线性混合模型和广义线性混合模型。线性混合模型线性混合模型，是在般线性模型中加入了随机效应，其优势为同时包含固定效可能存在非线性的关系。广义加性。模型广义加性模型，是对的拓展，可拟合因变量与自变量间的非线性关系。其优势在于降低了线性设定带来的模型风险，可以灵活研究变量间的复杂关系。近期，被广泛用于相关研究中，使用对感染病例数死亡病例数与地理变量气广义线性模型。广义线性模型，是线性模型的推广，引入连接函数，扩展了般线性模型中因变量的适用范围，进步克服了线性回归模型的缺点。等在控制人口迁移的同时，利用探讨了中国除武汉外另个省会城市的气象因素与累积病例数之间的关系。等采用基于包括随机效应，可以灵活有效地分析不同来源的信息。使用和不仅可以将气象因素与可能影响新冠传播的其他因素同纳入研究，而且可加入随机效应项，在处理带有随机效应问题时具有优势。可灵活地探究数据间的线性和非线性关系，同时考虑气象因素和非气象因素，增加研究结果的可靠性。虽然考虑了气象因素对传播影响的归模型和多元线性回归模型。多元线性回归模型般用于研究多个自变量与因变量之间的线性关系，相较于只研究单变量的元线性回归模型而言，多元线性回归模型的优势是适用范围更广泛和预测结果更可靠。但也有定的局限性数据适用范围窄和为基础，利用交叉基函数给暴露效应关系增加滞后效应后建立的暴露滞后效应关系函数。其优势在于可以同时评估暴露因素的非线性效应和滞后效应。等人使用来探究每日平均温度与每日确诊病例之间的暴露滞后效应关系，将交叉基函数用于温度，结果表明温度与日发病率之间存在明显的时滞可能存在非线性的关系。广义加性。模型广义加性模型，是对的拓展，可拟合因变量与自变量间的非线性关系。其优势在于降低了线性设定带来的模型风险，可以灵活研究变量间的复杂关系。近期，被广泛用于相关研究中，使用对感染病例数死亡病例数与地理变量气活地探究数据间的线性和非线性关系，同时考虑气象因素和非气象因素，增加研究结果的可靠性。虽然考虑了气象因素对传播影响的滞后效应，同时评估出暴露因素的非线性效应，但却没有考虑温度以外的其他气象因素和非气象因素。选用模型的不同是造成国内外相关研究差异性的重要原因。有些数学模型的分析过程虽然相对复杂，但可纳入研究的等人使用来探究每日平均温度与每日确诊病例之间的暴露滞后效应关系，将交叉基函数用于温度，结果表明温度与日发病率之间存在明显的时滞关系。国内外相关研究差异性分析目前，在的病例数据与同期气象因素的分析研究中，应用最为广泛的是数学建模的方法。用来分析病例数与气象因素新冠肺炎对气候因素响应研究滞后效应，同时评估出暴露因素的非线性效应，但却没有考虑温度以外的其他气象因素和非气象因素。选用模型的不同是造成国内外相关研究差异性的重要原因。有些数学模型的分析过程虽然相对复杂，但可纳入研究的因素更多，模拟预测的效果也较好。显然，除了气象因素会影响流行传播外，人为干预等非气象因素也不可忽视新冠肺炎对气候因素响应研究活地探究数据间的线性和非线性关系，同时考虑气象因素和非气象因素，增加研究结果的可靠性。虽然考虑了气象因素对传播影响的滞后效应，同时评估出暴露因素的非线性效应，但却没有考虑温度以外的其他气象因素和非气象因素。选用模型的不同是造成国内外相关研究差异性的重要原因。有些数学模型的分析过程虽然相对复杂，但可纳入研究的的传播新冠肺炎对气候因素响应研究。国内外相关研究差异性分析目前，在的病例数据与同期气象因素的分析研究中，应用最为广泛的是数学建模的方法。用来分析病例数与气象因素的关系，可以引入自首次报告病例以来的时间迁徙规模指数等因素。相较于线性回归模型而言，扩大了适用范围，准确性更高。混合模型既包括固定效应又。其优势在于降低了线性设定带来的模型风险，可以灵活研究变量间的复杂关系。近期，被广泛用于相关研究中，使用对感染病例数死亡病例数与地理变量气候因子地形人口密度等进行研究，在分析气象因素的同时还可考虑与非气象因素间的关系，增加了研究结果的可靠性。相对于简单线性而言，对数线性将参数进行对不能有效描述非线性关系。等采用多元回归方法来探讨气温相对湿度紫外线辐射与同期发病率和在完全易感人群中由初始感染个体产生的继发病例的预期数量的关系。等以巴西确诊病例最多的个城市为研究对象，对每个城市的绝对湿度与传播率进行了线性回归分析，以确定每个城市气候条件的特殊性及该条件如何影响可能存在非线性的关系。广义加性。模型广义加性模型，是对的拓展，可拟合因变量与自变量间的非线性关系。其优势在于降低了线性设定带来的模型风险，可以灵活研究变量间的复杂关系。近期，被广泛用于相关研究中，使用对感染病例数死亡病例数与地理变量气因素更多，模拟预测的效果也较好。显然，除了气象因素会影响流行传播外，人为干预等非气象因素也不可忽视新冠肺炎对气候因素响应研究。新冠肺炎对气候因素响应研究中的模型应用线性回归模型。线性回归模型，是统计学中最基础应用最为广泛的数学模型，按照研究变量的数量可分为元线性回的关系，可以引入自首次报告病例以来的时间迁徙规模指数等因素。相较于线性回归模型而言，扩大了适用范围，准确性更高。混合模型既包括固定效应又包括随机效应，可以灵活有效地分析不同来源的信息。使用和不仅可以将气象因素与可能影响新冠传播的其他因素同纳入研究，而且可加入随机效应项，在处理带有随机效应问题时具有优势。可灵分布的，将中国入境的游客数量作为额外变量，来分析日本各地累积患病数与气温的关系。其优势体现在扩大了线性模型在实际问题中的应用范围，但也有定的局限性模型中只包括固定效应。混合模型。近年来，计算机技术快速发展，混合模型在数据分析领域逐渐得到了更为广泛的应用。当模型中的固定效应不能完全解释区域差数转换，可显著提高了模型的性能，使预测精度显著提高。分布滞后非线性模型。分布滞后非线性模型，是以和为基础，利用交叉基函数给暴露效应关系增加滞后效应后建立的暴露滞后效应关系函数。其优势在于可以同时评估暴露因素的非线性效应和滞后效应。新冠肺炎对气候因素响应研究活地探究数据间的线性和非线性关系，同时考虑气象因素和非气象因素，增加研究结果的可靠性。虽然考虑了气象因素对传播影响的滞后效应，同时评估出暴露因素的非线性效应，但却没有考虑温度以外的其他气象因素和非气象因素。选用模型的不同是造成国内外相关研究差异性的重要原因。有些数学模型的分析过程虽然相对复杂，但可纳入研究的应和随机效应。等人分别计算月平均气温最低气温和最高气温的日平均值与累积病例数之间的关系，建立，该研究首次发现温度对传播有显著影响，者之间可能存在非线性的关系。广义加性。模型广义加性模型，是对的拓展，可拟合因变量与自变量间的非线性关系的关系，可以引入自首次报告病例以来的时间迁徙规模指数等因素。相较于线性回归模型而言，扩大了适用范围，准确性更高。混合模型既包括固定效应又包括随机效应，可以灵活有效地分析不同来源的信息。使用和不仅可以将气象因素与可能影响新冠传播的其他因素同纳入研究，而且可加入随机效应项，在处理带有随机效应问题时具有优势。可灵，混合模型可分为线性混合模型和