Resumen

Para investigar la variabilidad de la enfermedad de manos, pies y boca (HFMD) en cada condado de Wenzhou, se presenta un modelo ARMA espacial-temporal, y se proporciona un marco bayesiano general para la estimación de parámetros. El modelo propuesto tiene dos ventajas: (i) permite que las series temporales estén correlacionadas, por lo que puede describir la serie tanto espacial como temporalmente; (ii) implementa fácilmente pronósticos. Basándonos en los datos de HFMD en Wenzhou, encontramos que la HFMD presentaba autocorrelación espacial positiva y el pico estacional de incidencia estaba entre mayo y julio. En el análisis a nivel de condado, encontramos que después de la diferencia de primer orden, el modelo ARMA espacial-temporal proporciona un ajuste adecuado a los datos.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Ecuaciones integrales Variables independientes Sistemas dinámicos Combinaciones convexas
• Subjects:Differential equations Integral equations Independent variables Dynamic systems Convex combinations
• Palabras claves:Investigar; Variabilidad; HFMD; Condado; Wenzhou; Espacio-temporal; Modelo ARMA; Marco bayesiano general; Estimación de parámetros; Ventajas; Series temporales; Correlacionadas; Espacialmente; Temporalmente; Pronóstico; Datos; Autocorrelación espacial positiva; Pico estacional de incidencia; Mayo; Julio; Análisis a nivel de condado; Diferencia de primer orden; Ajuste adecuado.
• Keywords:Investigate; Variability; HFMD; County; Wenzhou; Spatial-temporal; ARMAmodel; General Bayesian framework; Parameter estimation; Advantages; Time series; Correlated; Spatially; Temporally; Forecast; Data; Positive spatial autocorrelation; Incidence seasonal peak; May; July; County-level analysis; First-order difference; Adequate fit.