基于流感疫苗改装研究（二）（医学论文）

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1、基于流感疫苗改装研究（二）　　4.1.2问题一模型的结果　　4.1.2.1模型结果的得出　　根据上述数据分析，光滑曲线散点图对2007.3-2008.2时间段的描述，根据模型中所求得的独立扰动值，可以计算出每个地区每种病毒在当地流行的比重，双联装装疫苗的成分则取比重较大的两种亚型作为疫苗成分，用其来预测2008.10-2009.1的数据，与2008.10-2009.1的实际数据相比较，在误差允许范围之内，模型具有可行性。模型预测的三联装改进为二联装在全球的七大区域方案如下：表更多精品文档,欢迎来我主页查询基于流感疫苗改装研究（二）　　4.1

2、.2问题一模型的结果　　4.1.2.1模型结果的得出　　根据上述数据分析，光滑曲线散点图对2007.3-2008.2时间段的描述，根据模型中所求得的独立扰动值，可以计算出每个地区每种病毒在当地流行的比重，双联装装疫苗的成分则取比重较大的两种亚型作为疫苗成分，用其来预测2008.10-2009.1的数据，与2008.10-2009.1的实际数据相比较，在误差允许范围之内，模型具有可行性。模型预测的三联装改进为二联装在全球的七大区域方案如下：表更多精品文档,欢迎来我主页查询基于流感疫苗改装研究（二）　　4.1.2问题一模型的结果　　4.1.2.

3、1模型结果的得出　　根据上述数据分析，光滑曲线散点图对2007.3-2008.2时间段的描述，根据模型中所求得的独立扰动值，可以计算出每个地区每种病毒在当地流行的比重，双联装装疫苗的成分则取比重较大的两种亚型作为疫苗成分，用其来预测2008.10-2009.1的数据，与2008.10-2009.1的实际数据相比较，在误差允许范围之内，模型具有可行性。模型预测的三联装改进为二联装在全球的七大区域方案如下：表更多精品文档,欢迎来我主页查询基于流感疫苗改装研究（二）　　4.1.2问题一模型的结果　　4.1.2.1模型结果的得出　　根据上述数据分析

4、，光滑曲线散点图对2007.3-2008.2时间段的描述，根据模型中所求得的独立扰动值，可以计算出每个地区每种病毒在当地流行的比重，双联装装疫苗的成分则取比重较大的两种亚型作为疫苗成分，用其来预测2008.10-2009.1的数据，与2008.10-2009.1的实际数据相比较，在误差允许范围之内，模型具有可行性。模型预测的三联装改进为二联装在全球的七大区域方案如下：表更多精品文档,欢迎来我主页查询基于流感疫苗改装研究（二）　　4.1.2问题一模型的结果　　4.1.2.1模型结果的得出　　根据上述数据分析，光滑曲线散点图对2007.3-20

5、08.2时间段的描述，根据模型中所求得的独立扰动值，可以计算出每个地区每种病毒在当地流行的比重，双联装装疫苗的成分则取比重较大的两种亚型作为疫苗成分，用其来预测2008.10-2009.1的数据，与2008.10-2009.1的实际数据相比较，在误差允许范围之内，模型具有可行性。模型预测的三联装改进为二联装在全球的七大区域方案如下：表更多精品文档,欢迎来我主页查询基于流感疫苗改装研究（二）　　4.1.2问题一模型的结果　　4.1.2.1模型结果的得出　　根据上述数据分析，光滑曲线散点图对2007.3-2008.2时间段的描述，根据模型中所求

6、得的独立扰动值，可以计算出每个地区每种病毒在当地流行的比重，双联装装疫苗的成分则取比重较大的两种亚型作为疫苗成分，用其来预测2008.10-2009.1的数据，与2008.10-2009.1的实际数据相比较，在误差允许范围之内，模型具有可行性。模型预测的三联装改进为二联装在全球的七大区域方案如下：表更多精品文档,欢迎来我主页查询基于流感疫苗改装研究（二）　　4.1.2问题一模型的结果　　4.1.2.1模型结果的得出　　根据上述数据分析，光滑曲线散点图对2007.3-2008.2时间段的描述，根据模型中所求得的独立扰动值，可以计算出每个地区每

7、种病毒在当地流行的比重，双联装装疫苗的成分则取比重较大的两种亚型作为疫苗成分，用其来预测2008.10-2009.1的数据，与2008.10-2009.1的实际数据相比较，在误差允许范围之内，模型具有可行性。模型预测的三联装改进为二联装在全球的七大区域方案如下：表更多精品文档,欢迎来我主页查询基于流感疫苗改装研究（二）　　4.1.2问题一模型的结果　　4.1.2.1模型结果的得出　　根据上述数据分析，光滑曲线散点图对2007.3-2008.2时间段的描述，根据模型中所求得的独立扰动值，可以计算出每个地区每种病毒在当地流行的比重，双联装装疫苗

8、的成分则取比重较大的两种亚型作为疫苗成分，用其来预测2008.10-2009.1的数据，与2008.10-2009.1的实际数据相比较，在误差允许范围之内，模型具有可行性。模型预