地理信息学与地统计学：概述

空间和常规回归模型在确定沙眼患病率和相关危险因素方面的比较

Pius Kipngetich Kirui、Benson Kipkemboi Kenduiywo 和 Edward Hunja Waithaka

沙眼是一种被忽视的热带疾病，也是导致失明的主要传染病。在肯尼亚，沙眼占失明人数的 19%。过去对肯尼亚相关风险因素的研究仅依赖于传统的影响调查数据，然而，尽管采取了类似的干预措施，但疑似流行地区的患病率分布不均匀，这就要求在沙眼传播建模中纳入环境和气候潜在风险因素。因此，我们的研究旨在通过在变量选择、估计和预测中使用空间回归模型来确定沙眼的患病率及其相关风险因素，而不是使用传统回归模型。通过使用沙眼调查数据和遥感环境和气候数据，实施了空间和非空间回归模型。然后使用克里金法和地理加权回归对回归结果进行空间插值。降雨、儿童脸上苍蝇的存在、儿童脸部肮脏和干旱被发现是导致沙眼传播的重要变量。空间滞后模型的赤池信息准则值最小，为 385.08，因此与其他回归模型相比，其表现相对较好。在估计未收集数据的地方的患病率时，多元回归克里金法略优于地理加权回归。研究表明，空间回归模型在变量选择和沙眼患病率的空间预测方面都比传统回归模型表现更好。在空间回归中，获得的显著变量相似，但在基于 AIC 值和 R 平方的变量选择方面，空间滞后比其他回归模型表现更好。两种空间插值方法之间的差异很小。