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系統識別號 U0002-1308201810192300
DOI 10.6846/TKU.2018.00358
論文名稱(中文) 地理加權計數模型技術於登革熱資料之分析
論文名稱(英文) Geographically weighted count modeling techniques applied to dengue data analysis
第三語言論文名稱
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中文) 統計學系應用統計學碩士班
系所名稱(英文) Department of Statistics
外國學位學校名稱
外國學位學院名稱
外國學位研究所名稱
學年度 106
學期 2
出版年 107
研究生(中文) 屈欣諭
研究生(英文) Hsin-Yu Chu
學號 605650158
學位類別 碩士
語言別 繁體中文
第二語言別
口試日期 2018-07-16
論文頁數 79頁
口試委員 指導教授 - 陳怡如
委員 - 陳怡如
委員 - 李百靈
委員 - 蘇家玉
關鍵字(中) 登革熱
累積病例週數
過度離散
卜瓦松迴歸
負二項迴歸
零膨脹卜瓦松迴歸
零膨脹負二項迴歸
地理加權迴歸
地理加權卜瓦松迴歸
地理加權負二項迴歸
地理加權零膨脹卜瓦松迴歸
地理加權零膨脹負二項迴歸
空間非平穩性
關鍵字(英) Dengue Fever
Cumulative Case Weeks
Overdispersion
Poisson Regression
Negative Binomial Regression
Zero-Inflated Poisson Regression
Zero-Inflated Negative Binomial Regression
Geographically Weighted Regression
Geographically Weighted Poisson Regression
Geographically Weighted Negative Binomial Regression
Geographically Weighted Zero-Inflated Poisson Regression
Geographically Weighted Zero-Inflated Negative Binomial Regression
Spatial Nonstationary
第三語言關鍵字
學科別分類
中文摘要
近幾年登革熱疫情持續延燒,2015年台灣登革熱的病例數甚至突破四萬筆病例數。過去對於登革熱疫情空間分布上的研究主要著重於台南、高雄和屏東三個疫情較嚴重的區域,鮮少探討台灣整個區域疫情的狀況。
本研究主要針對2015年分析台灣各鄉鎮地區的登革熱資料,利用地理加權卜瓦松迴歸、地理加權負二項迴歸、地理加權零膨脹卜瓦松迴歸、地理加權零膨脹負二項迴歸分析之技術探討不同的社會因子與環境因子是否對於疫情的累積病例週數存在空間非平穩的效果。但是由於登革熱屬於稀有疾病,不少鄉鎮地區都無病例發生,造成登革熱病例分布呈現嚴重傾斜,存在過度離散的問題,因此,藉由上述所述模型,看哪種模型較適合分析此種資料,以期望藉由分析地區疫情的累積病例週數及各種影響因子,可以擬定出不同的防疫措施,提前預防或者避免大規模的疫情發生。
英文摘要
In recent years, the Dengue fever continued to spread all over the world. In 2015, the cases of Dengue fever exceeded 40,000. Most researchers focused the research in Tainan, Kaohsiung and Pingtung, where the epidemic is more serious, the rarely discussed the epidemic all over Taiwan.
In this thesis, we focused on analyzing the Dengue fever throughout Taiwan in 2015, using Geographically Weighted Poisson Regression, Geographically Weighted Negative Binomial Regression, Geographically Weighted Zero-Inflated Poisson Regression, Geographically Weighted Zero-Inflated Negative Binomial Regression analysis to find out whether social factors and environmental factors have the spatial nonstationary effect on the cumulative case weeks. However, the Dengue fever is a disease that rarely occurs, causes no cases occurred in some counties and towns. Thus, the distribution of the Dengue fever is unbalanced and overdispersed. Therefore, our goal is to find out which model fits better. Moreover, by analyzing the cumulative case weeks and the impact factors, we expected to develop different prevention measures which can prevent Dengue fever from breaking out.
第三語言摘要
論文目次
目錄
第一章緒論. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1 研究背景與動機. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 研究目的. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3 研究架構. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
第二章文獻探討. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.1 登革熱概說. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.1.1 登革熱病毒與病媒. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.1.2 登革熱發病症狀. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.1.3 登革熱流行之分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2 危險因子. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2.1 環境因子. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2.2 社會因子. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3 登革熱分布狀況. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.3.1 疾病地圖. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.3.2 空間相關. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.3.3 空間迴歸模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
第三章資料介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3.1 資料來源. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3.1.1 反應變數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3.1.2 解釋變數(社會因子) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3.1.3 解釋變數(環境因子) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3.2 變數篩選結果. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
第四章研究方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
4.1 地理加權迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
4.2 地理加權卜瓦松迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
4.2.1 卜瓦松迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
4.2.2 地理加權卜瓦松迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
4.3 地理加權負二項迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
4.3.1 負二項迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
4.3.2 地理加權負二項迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
4.4 地理加權零膨脹卜瓦松迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
4.4.1 零膨脹卜瓦松迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
4.4.2 地理加權零膨脹卜瓦松迴歸. . . . . . . . . . . . . . . 33
4.5 地理加權零膨脹負二項迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
4.5.1 零膨脹負二項迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
4.5.2 地理加權零膨脹負二項迴歸. . . . . . . . . . . . . . . 35
4.6 模式配適指標. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.6.1 傳統非空間計數迴歸模型. . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.6.2 地理加權計數迴歸模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.7 輔助軟體. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
第五章研究結果. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
5.1 敘述性探索分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
5.1.1 反應變數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
5.1.2 解釋變數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
5.2 傳統非空間計數迴歸模型之分析. . . . . . . . . . . . . . . . . 48
5.3 空間分析結果. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
5.3.1 模式結果. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
5.3.2 變項顯著性. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
第六章結論. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
6.1 總結與討論. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
6.2 未來研究與建議. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
圖目錄
圖4.1 固定核函數示意圖. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
圖4.2 適應核函數示意圖. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
圖5.1 2015年累積病例週數的直方圖. . . . . . . . . . . . . . . . 41
圖5.2 累積病例週數的分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
圖5.3 解釋變數之分布地圖. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
圖5.4 解釋變數之分布地圖(續) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
圖5.5 傳統非空間計數迴歸模型預測次數機率圖. . . . . . . . . 50
圖5.6 傳統非空間計數迴歸模型下原始與預測次數機率差異圖. 50
圖5.7 地理加權計數迴歸模型預測次數機率圖. . . . . . . . . . . 55
圖5.8 地理加權計數迴歸模型下原始與預測次數機率差異圖. . . 56
圖5.9 GWZINB-Adaptive估計顯著性地圖. . . . . . . . . . . . . 61
圖5.10 GWZINB-Adaptive估計顯著性地圖(續) . . . . . . . . . . 62
表目錄
表2.1 登革熱病媒蚊各種指數與級數相關表. . . . . . . . . . . . 6
表3.1 資料來源. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
表3.2 變數計算方式及定義. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
表3.3 特徵比例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
表3.4 轉軸後的成分矩陣. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
表3.5 解釋變數之變異數膨脹因子. . . . . . . . . . . . . . . . . 19
表4.1 輔助軟體說明. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
表5.1 病例數與累積病例週數的敘述性統計量. . . . . . . . . . . 41
表5.2 解釋變數的敘述性統計量. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
表5.3 解釋變數間相關矩陣. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
表5.4 傳統非空間計數迴歸模型係數. . . . . . . . . . . . . . . . 49
表5.5 傳統非空間計數迴歸模型Vuong's test . . . . . . . . . . . 50
表5.6 地理加權計數迴歸模型結果(適應核函數) . . . . . . . . . . 53
表5.7 地理加權計數迴歸模型結果(固定核函數) . . . . . . . . . . 54
表5.8 地理加權零膨脹負二項迴歸模型係數(適應核函數) . . . . . 57
表5.9 地理加權零膨脹負二項迴歸檢定結果(適應核函數) . . . . . 58
表1 社經相關係數矩陣. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
表2 降雨相關係數矩陣. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
表3 降雨相關係數矩陣(續) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
表4 溫度相關係數矩陣. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
表5 溫度相關係數矩陣(續) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
參考文獻
參考文獻
[1] Akaike, H. , A new look at the statistical model identi cation , IEEE
transactions on automatic control (1974), 19(6), 716-723.
[2] Agresti, A. , Categorical Data Analysis, Second Edition, (2002).
[3] Alan Ricardo da Silva, A. Stewart Fotheringham, The Multiple Test-
ing Issue in Geographically Weighted Regression, Greographical Analy-
sis(2015) 00, 00-00.
[4] Alan Ricardo da Silva, Thals Carvalho Valadares Rodrigues, Geograph-
ically Weighted Negative Binomial Regression-incorporating overdisper-
sion, Stat Comput(2013)24, 769-783.
[5] Alan Ricardo da Silva, Thals Carvalho Valadares Rodrigues, A SAS
Macro for Geographically Weighted Negative Binomial Regression, Con-
ference Paper(2016).
[6] Arcari, P., Tapper, N., Pfueller, S. , Regional variability in relationships
between climate and dengue/DHF in Indonesia , Singapore Journal of
Tropical Geography (2007)28(3), 251-272.
[7] Almeida M. C. D., Caia a W. T., Assuncao R. M. and Proietti F. A. ,
Spatial vulnerability to dengue in a Brazilian urban area during a 7-year
surveillance, Journal of Urban Health-Bulletin of the New York Academy
of Medicine(2007)84(3), 334-345.
[8] Aldo M.Garay, Elizaeth M.Hashimoto, Edwin M.M. Ortega, Victor H.
Lachos., On estimation and in
uence diagnostics for zero-in
ated nega-
tive inomial regression models, Computational Statistics and Data Anal-
ysis(2011)55, 1304-1318.
[9] Brunsdon, C., Fotheringham, S., Charlton, M. , Geographically weighted
regression, Journal of the Royal Statistical Society: Series D (The Statis-
tician) (1998)47(3), 431-443.
[10] Baharuddin, B., Suhariningsih, S., Ulama, B. S. S. , Geographically
Weighted Regression Modeling for Analyzing Spatial Heterogeneity on
Relationship between Dengue Hemorrhagic Fever Incidence and Rainfall
in Surabaya, Indonesia , Modern Applied Science (2014)8(3), 85.
[11] Chang LH, Hsu EL, Teng HJ, Ho CM. , Di erential survival of Aedes
aegypti and Aedes albopictus (Diptera: Culicidae) larvae exposed to low
temperatures in Taiwan , J. Med. Entomol (2017)44, 25-21.
[12] Da Silva, A. R., Rodrigues, T. C. V. , Diagnostic tools and a remedial
method for collinearity in geographically weighted regression , Environ-
ment and Planning A (2007), volume 39, pages 2464-2481.
[13] Diane Lamert et al. , Zero-In
ated Poisson Regression, With an Ap-
plication to Defects in Manufacturing, Technometrics(1994)volume 34,
NO.1.
[14] Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., Charlton, M. , Geographically
weighted regression: the analysis of spatially varying relationships. , John
Wiley Sons (2003).
[15] Fotheringham, J., Strickland, K., Aitchison, K. , Curriculum: directions,
decisions and debate, Developing and Supporting the Curriculum.(2012).
[16] Hurvich, C. M., Tsai, C. L. (1989). Regression and time series model
selection in small samples, Biometrika, 76(2), 297-307.
[17] Kuhn, K., Campbell-Lendrum, D., Haines, A., Cox, J., Corval an, C.,
Anker, M. , Using climate to predict infectious disease epidemics , Geneva:
WHO (2005).
[18] Jansen CC, Beebe NW. , The dengue vector Aedes aegypti: what comes
next, Microbes and Infection, (2010)12, 272-279.
[19] Moran, Patrick AP. , Notes on continuous stochastic phenomena ,
Biometrika 37.1/2 (1950), 17-23.
[20] Mariano Bonet, Jerry M. Spiegel, Ana Maria Ibarra, Gustavo Kouri,
Alfredo Pintre , Annalee Yassi, Social and environmental determinants
of Aedes aegypti infestation in Central Havana: results of a case-control
study nested in an integrated dengue surveillance programme in Cuba ,
International Journal of Occupational and Environmental Health (2007),
188-194.
[21] Manangan J. S., Schweitzer S. H., Nibbelink N., Yabsley M. J., Gibbs
S. E. J. and Wimberly M. C., Habitat factors in
uencing distributions of
Anaplasma phagocytophilum and Ehrlichia cha eensis in the Mississippi
alluvial valley, Vector-Borne and Zoonotic Diseases 2007,7(4), 563-573.
[22] Marcos Jose Timo Lima Gomes, Flavio Cunto, Alan Ricardo da Silva.,
Geographically weighted negative inomial regression applied to zonal level
safety performance models, Accident Analysis and Prevention 106(2017),
254-261.
[23] Nakaya, T., Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., Charlton, M. , Geo-
graphically weighted Poisson regression for disease association mapping ,
Statistics in medicine (2005), 24(17), 2695-2717.
[24] Patz, J. A. , Public health risk assessment linked to climatic and ecolog-
ical change, Human and Ecological Risk Assessment: An International
Journal (2001), 7(5), 1317-1327.
[25] Purhadi, Yuliani Setia Dewi, Luthfatul Amaliana. , Zero In
ated
Poisson and Geographically Weighted Zero-In
ated Poisson Regression
Model:Application to Elephantiasis(Filariasis) Counts Data ,Journal of
Mathematics and Statistics(2015)11(2), 52-60.
[26] Rosa-Freitas, M. G., Tsouris, P., Sibajev, A., de Souza Weimann, E.
T., Marques, A. U., Ferreira, R. L., Luitgards-Moura, J. F. , Exploratory
temporal and spatial distribution analysis of dengue noti cations in Boa
Vista, Roraima, Brazilian Amazon, 1999-2001 , Dengue Bulletin (2003),
27, 63-80.
[27] Schwarz, G., Estimating the dimension of a model, The annals of statis-
tics,(1978)6(2), 461-464.
[28] Sugiura, N. , Further analysts of the data by akaike's information crite-
rion and the  nite corrections: Further analysts of the data by akaike's,
Communications in Statistics-Theory and Methods (1978), 7(1), 13-26.
[29] Stamatis Kalogirou.,Destination Choice of Athenians: An Application of
Geographically Weighted Versions of Standard and Zero In
ated Poisson
Spatial Interaction Models, Geographical Analysis, (2016)48, 191-230.
[30] Spiegel J. M., Bonet M., Ibarra A. M., Pagliccia N., Ouellette V. and
Yassi A., Social and environmental determinants of Aedes aegypti infes-
tation in Central Havana: results of a case-control study nested in an
integrated dengue surveillance programme in Cuba, Tropical Medicine
and International Health(2007), 12(4), 503-510.
[31] Tseng, W. C., Chen, C. C., Chang, C. C., Chu, Y. H. , Estimating the
economic impacts of climate change on infectious diseases: a case study
on dengue fever in Taiwan, Climatic Change(2009), 92(1-2), 123-140.
[32] Vivian Yi-Ju Chen, Pei-Chih Wu, Tse-Chuan Yang, Huey-Jen Su. ,
Examining non-stationary e ects of social determinants on cardiovascu-
lar mortality after cold surges in Taiwan, Science of the Total Environ-
ment408(2010), 2042{2049.
[33] Vuong, Quang H. , Likelihood Ratio Tests for Model Selection and non-
nested Hypotheses, Econometrica(1989)57(2), 307{333.
[34] Wheeler, D., Tiefelsdorf, M. , Multicollinearity and correlation among
local regression coe cients in geographically weighted regression , Journal
of Geographical Systems (2005)7(2), 161-187.
[35] Wheeler, D., Geographically Weighted Negative Binomial Re-
gression|incorporating overdispersion, Statistics and Computing
(2014)24(5), 769-783.
[36] Wu, P. C., Guo, H. R., Lung, S. C., Lin, C. Y., Su, H. J. , Weather
as an e ective predictor for occurrence of dengue fever in Taiwan, Acta
tropica(2007)103(1), 50-57.
[37] Wu P. C., Lay J. G., Guo H. R., Lin C. Y., Lung S. C. and Su H.
J., Higher temperature and urbanization a ect the spatial patterns of
dengue fever transmission in subtropical Taiwan, Science of the Total
Environment(2009)407(7), 2224-2233.
[38] Yin Bin Cheung. , Zero-in
ated models for regression analysis of count
data: a study of growth and development, Statistics in medicine(2002)21,
1461-1469.
[39] Younes Mouatassim, El Hadj Ezzahid. , Poisson regression and
Zero-in
ated Poisson regression:application to private health insurance
data,(2012)2: 187-204.
[40] 王麗容, 社會變遷中的親職教育需求、觀念與策略, 國立台灣大學社
會學刊(1994)23 , 191-216.
[41] 王正雄、陳秀玲, 氣候溫暖化對台灣登革熱流行之影響, 中華公共衛
生雜誌(1997)16.6 , 455-465.
[42] 王正雄、周欽賢、連日清, 醫學昆蟲學, 南山堂出版社(1988).
[43] 王一安, 地理加權卜瓦松迴歸於台灣各鄉鎮區登革熱資料之分析, 淡江
大學統計學系碩士班學位論文(2012), 1-62.
[44] 林政宏, 台灣地區登革熱擴散之空間分析, 臺灣大學地理環境資源學
研究所學位論文(2007), 1-95.
[45] 林鼎翔, 台灣地區登革熱流行情形與防治, 疫情報導第十六卷第六
期(2000), 187-194.
[46] 余化龍、溫在弘、潘宗毅、蔡坤憲、簡龍璋、徐葦茵、林遠見, 氣候
變遷下台灣地區登革熱空間時間分佈預測模型建立研究, 行政院衛生署
疾病管制局101年度科技研究發展計畫(2012), 1-190.
[47] 吳樹寰, 臺灣地區性氣候因子及聖嬰/反聖嬰事件對登革熱發生之時間
影響趨勢,中國醫藥大學公共衛生學系研究所學位論文(2013).
[48] 吳民惠、盧孟明、連日清、趙黛瑜、王慧婷、郭家菱、蕭長庚、田秋
香、林孟喬、陳永興、謝麗貞、林立人、張淑美、張秀敏、廖美英、
高全良、林鼎翔、金傳香, 氣候變遷與台灣登革熱/登革出血熱流行型
態的影響,氣象科技研究, 1-6.
[49] 胡立諄、賴進貴, 臺灣女性癌症的空間分析, 台灣地理資訊學刊
(2006), 39-55.
[50] 徐筱瑜、賴淑寬、郭俊賢、吳智文、劉定萍, 2003-2011 年臺灣登革出
血熱個案流行病學分析. 疫情報導(2013),29(21), 319-328.
[51] 張念台、徐爾烈、金傳春、林鶯熹、杜武俊、唐立正、戴淑美、羅怡
珮、白秀華、吳懷慧, 台灣南部地區登革熱及病媒蚊防治整合型計畫,
行政院衛生署科技研究計畫(2008), 1-233.
[52] 許惠美, 台灣南部的登革熱, 台南市衛生局疾病管制課(1993), 1-34.
[53] 許崇民, 高雄市旗津地區居民參與登革熱孳生病媒蚊清除之影響因子
研究, 行政院衛生署科技研究計畫(2003), 1-113.
[54] 陳錦生、黃正中, 登革熱病媒蚊之生態學研究I.發育零點與生命表之
比較,玉山生物學報(1988)7, 95-114.
[55] 陳玉華, 台灣近年婚姻趨勢對生育率的影響, 國科會專題報導(2007).
[56] 陳弘道, 台灣南部地區登革熱擴散地圖及環境影響因子分析, 國立高
雄師範大學地理學系研究所碩士班學位論文(2008), 1-108.
[57] 陳郁雰, 台灣鄉鎮市區自殺死亡率之地理加權迴歸分析, 淡江大學統
計學系碩士班學位論文(2014), 1-79.
[58] 陳慈忻, 登革熱疫情特徵的時空脆弱度因素:多層次模型的分析, 國立
台灣大學地理環境資源學系碩士班學位論文(2017).
[59] 黃中正, 溫度對埃及斑蚊與白線斑蚊幼蟲發育之影響及其成蟲族群介
量與產卵行為之觀察(1987).
[60] 黃基森、徐爾烈, 高雄市登革熱病媒蚊分布及孳生環境調查, 中華昆
蟲(1994)14, 233-244.
[61] 黃維政, 登革熱病媒蚊指數與氣象因素暨病例數相關性研究, 中國醫
藥大學環境醫學研究所碩士班學位論文(2006), 1-63.
[62] 溫在弘, 在發現醫療地理學─ 建立流行病的時空座標, 數位典藏地理
資訊(2008), 121-136.
[63] 葛應欽, 登革熱流行病學─ 登革熱在台灣的流行, The Kaohsiung
Journal of Medical Sciences (1989)5.1, 1-11.
[64] 衛生福利部疾病管制署, 登革熱病媒蚊生態及習性介紹(2012), 1-25.
[65] 衛生福利部疾病管制署, 登革熱、屈公病、茲卡病毒感染症防治工作
指引(2016), 1-103.
[66] 衛生福利部疾病管制署, 傳染病防治工作手冊(2016).
[67] 賴進貴、葉高華、陳汶軍, 地理資訊系統應用於登革熱疫情防治之檢
討與建議, 環境與世界(2005)11, 65-81.
[68] 顏麗恩, 高雄市登革熱疫情分布與擴散過程之研究, 國立台中教育大學
社會科教育學系碩士班學位論文(2010), 1-104.
[69] 龍紀萱, 原住民長期照護服務模式之探討, 社區發展季刊(2011)136,
1-14.
[70] 戴碧萱, 未婚熟齡女性婚姻觀之研究-以職業婦女為例, 國立臺南大
學社會科教育學系碩士班(2006), 1-134.
[71] 顏吟真, 地理加權自相關分量迴歸, 淡江大學統計學系碩士班學位論
文(2012), 1-62.
[72] 謝志偉、賴淑寬、張筱玲、邱展賢, 氣象資料與登革熱病媒蚊幼蟲密
度級數之相關性研究,疫情報導(2006)22(11), 746-765。
[73] 蘇慧貞、賴進貴、張照勤, 氣象因子變化及異常天候對我國特定疾病
發生之衝擊-總計畫暨子計畫三: 氣象因子變化及異常天候對我國相關
過敏性疾病及傳染性疾病之影響(2005).
[74] 政府開放平台:https://data.gov.tw/
[75] 社會經濟資料庫:https://segis.moi.gov.tw/STAT/Web/Portal/STAT PortalHome.aspx
[76] 內政資料開放平台:https://data.moi.gov.tw/MoiOD/default/Index.aspx
[77] 財政部財政資訊中心:https://www. a.gov.tw/
[78] 衛生福利部:https://www.cdc.gov.tw/rwd
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