發(fā)布時間：2017-07-19 11:02

  本文關(guān)鍵詞：ARMA模型在非意外死亡率動態(tài)預(yù)測中的應(yīng)用

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【摘要】：目的:探討ARMA模型在某縣區(qū)死亡率動態(tài)分析中的應(yīng)用,分析和預(yù)測其非意外死亡率的動態(tài)發(fā)展趨勢。方法:對該地2008年1月-2012年9月的逐月死亡率進行ARMA模型擬合,采用2012年10-12月的實際月死亡率驗證模型的預(yù)測效果。結(jié)果:MA(1)模型較好地擬合了該地區(qū)既往時間段上的死亡率序列,模型殘差為白噪聲(P0.05),模型參數(shù)MA1,1=-0.470,有統(tǒng)計學(xué)意義(t=-4.010,P=0.000),AIC=431.719,SBC=435.907,模型數(shù)學(xué)函數(shù)式為:x_t=35.07217+(1+0.4757 B)ε_t。預(yù)測得到的2012年10-12月死亡率為32.65/10萬、35.07/10萬、35.07/10萬,2013年1月死亡率為35.07/10萬,預(yù)測誤差為12.25%。結(jié)論:ARMA模型可以較好地擬合死亡率的時間變化趨勢,并用于預(yù)測未來的死亡率,是一種短期預(yù)測精度較高的預(yù)測模型。
【作者單位】： 中國疾病預(yù)防控制中心公共衛(wèi)生監(jiān)測與信息服務(wù)中心;
【關(guān)鍵詞】： 死亡率 時間序列分析 ARMA模型 預(yù)測
【基金】：國家重大科學(xué)研究計劃資助項目(編號:2012CB955504)~~
【分類號】：R311
【正文快照】： 時間序列分析是對一組按時間順序排列的變量值進行分析,以揭示事物隨時間推移而發(fā)展變化的動態(tài)規(guī)律,并對未來一段時間的發(fā)展變化趨勢作出預(yù)測;近年來時間序列分析在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域得到了普迪應(yīng)用|1_41。自回歸移動平均(AutoRegression Moving Average,ARMA)模型是最常用的平穩(wěn)時間序

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本文編號：562516