【摘 要】
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新型冠状病毒肺炎自2019年12月爆发以来备受关注,全球各个国家及地区的疫情发展状况差异明显,疫情时间序列呈现出不同的发展特征,防控效果也各不相同。本文在已有新冠肺炎研究成果的基础上,将“滑动窗口”的理念与变点统计分析方法相结合并应用到公共卫生领域当中,选取美国、巴西、英国、俄罗斯、印度、印度尼西亚、菲律宾、中国共8个新冠肺炎典型国家作为研究对象,对2020年1月3日至2021年11月1日的累计确
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新型冠状病毒肺炎自2019年12月爆发以来备受关注,全球各个国家及地区的疫情发展状况差异明显,疫情时间序列呈现出不同的发展特征,防控效果也各不相同。本文在已有新冠肺炎研究成果的基础上,将“滑动窗口”的理念与变点统计分析方法相结合并应用到公共卫生领域当中,选取美国、巴西、英国、俄罗斯、印度、印度尼西亚、菲律宾、中国共8个新冠肺炎典型国家作为研究对象,对2020年1月3日至2021年11月1日的累计确诊病例日增长率时间序列进行均值变点检测,定量刻画每个国家的疫情发展态势,结合相关疫情防控政策与措施分析变点存在的原因,并进行多个维度的拓展性研究。主要研究结果如下:第一,模拟实验得出SN-based检验效果比KS检验更加稳定,因此选择SN-based检验用于本文新冠肺炎时间序列的研究;第二,变点所在位置与政策措施的实施时间紧密相关,且普遍存在一定的滞后效应,即在政策措施实施时间之后的一段时间确诊病例增长率才会出现明显变化,从而出现变点;第三,根据累计确诊病例曲线走向可将8个国家划分为三种类型:长期平稳型、阶段波动型和持续扩张型;第四,经国家之间不同维度的均值变点检测结果及疫情发展形势对比发现,自变点检测起始位置起180天内的疫情走向与国家各自首次发布居家隔离、社交距离限制等严格防疫措施的时间关联性较强;第五,为进一步验证均值变点检测结果,选定适当的ARMA模型对相邻变点间的平稳子序列进行拟合,拟合效果因国家而异,个别国家拟合优度较高,可达到0.85以上。
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