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1 gross do mestic productgdp R 2 AIC MSE R A DOI /j. cnki. zhjbkz Temporal-spatial characteristic analysis of AIDS /HIV epidemic during in China Zhi-mingZHANG Hui-guoHU Xi-jian China SUN Shu-man LI College of Mathematics and System Science Xinjiang UniversityUrumqi Abstract Objective In this paperpassenger quantitygdp per capitapopulation density and the number of beds per thousand were investigated to reflect the spatio-temporal trend of AIDS /HIV incidence of 31 provincesmunicipalities and autonomous regions from 2011 to 2016 in China order to provide a reference for controlling the spread of AIDS / HIV. Methods A geographically and temporally weighted Poisson regression model was established. The coefficient function was estimated and visualized according to locally linear geographical weighted regression method and iterative weighted least square estimation. Some spatio-temporal non-stationary properties of AIDS / HIV cases in different time and regions were studied. Result There existed the temporal and spatial characteristics and trend in the high-incidence areas. Macro factors with different times and regions had different influences on the number of AIDS / HIV cases. Conclusion Statistics for goodness of fit R 2 AICMSEshowed GTWPR model was better than Poisson regression modelwhich could reflect spatio-temporal interaction and non-stationary characteristics. Result showed that the spatial and temporal distribution of AIDS / HIV epidemic was closely related to four macro factors. Key words Acquired immunodeficiency syndromemacro factorsgeographically and temporally weighted Poisson regression modelspatio-temporal non-stationary Chin J Dis Control Prev acquired immunodeficiency syndrome AIDS 69 human immunodeficiency virus HIV BTJ024 Huang 6 Yan 2016D01C XJEDU2017M xijianhu@ 126. com 10

2 1208 Chin J Dis Control Prev 2018 Dec2212 gross domestic β 2 β 3 β 4 β 5 product GDP GTWPR geographically and temporally weighted poisson regression GTWPR X ij2 + + β 5 μ i v i t i X ij5 2 η ij = Σ 5 μ i v i t j X ijp = β 1 μ i v i t j + β 2 μ i v i t j p = β p μ i v i t i p = p 2016 i j Wang 11 1 PR β P 1. 1 μ ij r ij P ij i GTWPR β p j 10 / μ i v i t j μ ij = r ij P ij i = j = r ij 2 P ij GDP / / WGS _1984_Albers k = 槡 λ max /λmin λ X T X X k > 15 k = Figure 1 Incidences of AIDS /HIV in all provinces < R GDP 1 poisson regression model PR GTWPR PR 13 η ij = lnμ ij = lnr ij + lnp ij lnμ ij = Σ 5 β px ijp = β 1 + β 2 X ij2 + + β 5 X ij5 p = 1 1 i = j = 1 2 6X ij1 = 1 X ij X ij3 X ij4 X ij5 i j GDP

3 Table /10 AIDS /HIV incidence1 / in 31 provinces P 25 M P PR GTWPR Figure Regional changes in high incidence areas of AIDS /HIV GTWPR Alireza 14 GTWPR PR GTWPR 3 Figure 3 Error mean of mean logarithm of 15 AIDS / HIV incidence in various provinces PR GT- WPR 3 GTWPR Table 2 Spatio-temporal non-stationary test β 1 β 2 β 3 β 4 β 5 GTWPR PR Table 3 Goodness of fit test R 2 AIC D MSE GTWPR PR GDP R 2 PR 31 akaike information criterion AIC deviationd mean-square error 28 MSE GTWPR GDP GTWPR

4 1210 Chin J Dis Control Prev 2018 Dec Figure 4 Regression coefficient distribution of AIDS /HIV macro factors in all provinces PR GDP 5 GTWPR Figure 5 Variance mean distribution of four regression coefficients in GTWPR model 1. J GDP HIV J PR J GTWPR

5 HIV /AIDS HIV /AIDS 5 J J 7Zhang XTang WLi Yet al. The HIV /AIDS epidemic among young people in China between 2005 and 2012Results of a spa- tial temporal analysis J. HIV Med HIV /AIDS HIV /AIDS J J. 3. J J J J J D HIV /AIDS 12Wang NMei CLYan XD. Local linear estimation of spatially varying coefficient modelsan improvement on the J. geographically Huang BWu BBarry M. Geographically and temporally weighted regression for modeling spatio-temporal variation in house prices J. Int J Geogr Inf Sci Yan NMei CL. A two-step local smoothing approach for exploring spatio-temporal patterns with application to the analysis of precipitation in the mainland of China during J. Environ Ecol Stat regression J. Accid Anal Prev J R J weighted regression technique J. Environment & Planning A M M Cai ZWFan JQLi RZ. Efficient estimation and inferences for varying-coefficient models J. J Am Stat Asso J Alireza H Shalaby A S Persaud BN. Development of planning level transportation safety tools using geographically weighted poisson D

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