检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:温亮[1] 徐德忠[1] 林明和[2] 夏结来[3] 张治英[1] 苏永强[1]
机构地区:[1]第四军医大学预防医学系流行病学教研室 [2]海南省万宁市卫生防疫站,海南万宁571500 [3]第四军医大学预防医学系卫生统计学教研室,陕西西安710033
出 处:《第四军医大学学报》2004年第6期507-510,共4页Journal of the Fourth Military Medical University
基 金:全军"十五"指令性课题 (0 1L0 78) ;第四军医大学"创新工程"课题 (CX99F0 0 9);第四军医大学博士学位论文课题
摘 要:目的 :探讨应用时间序列ARMA模型进行疟区疟疾发病率预测的可行性 .方法 :应用SPSS1 1 .0软件对海南省万宁市 8个联防疟区 1 991 0 1 / 2 0 0 1 1 2的逐月发病率进行ARMA模型建模拟合 ,并用所得到的模型对 2 0 0 2年疟区逐月发病率进行预测 ,将预测值与实际值进行比较 .结果 :ARIMA(0 ,1 ,1 )× (0 ,1 ,1 ) 1 2模型很好地拟合了既往时间段上的发病率序列 ,其对 2 0 0 2年各月发病率的预测值符合实际发病率变动趋势 .结论 :时间序列模型可以很好地模拟疟区疟疾发病率在时间序列上的变动趋势 ,并可用来对未来的疟疾发病率进行预测 。AIM: To explore the feasibility of autoregressive integrated moving average (ARIMA) model to predict the malaria incidence in malaria epidemic areas. METHODS: SPSS11.0 software was used to construct the ARIMA model based on the month malaria incidence in eight malaria epidemic areas in Wanning County, Hainan Province, from Jan. 1991 to Dec. 2001. Then the constructed model was used to predict the month incidence in 2002 and the prediction was compared with the actual incidence. RESULTS: ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12 exactly fitted the incidence of the previous month incidence from Jan. 1991 to Dec. 2001, and the predicted month incidence in 2002 by the model was consistent with the actual incidence. CONCLUSION: The method of time series analysis can be used to fit exactly the changes of malaria incidence and to predict the incidence trend in future.
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:3.135.64.200