【摘要】： 本研究選擇ARIMA模型法和指數(shù)平滑法確定抑郁癥患者的抑郁嚴重程度和焦慮水平的發(fā)展趨勢,研究的目的是通過ARIMA模型分析來了解其動態(tài)的自相關(guān)關(guān)系,并對未來的變化進行預測。對抑郁癥患者的抑郁嚴重度指數(shù)和焦慮水平建立VAR模型,運用Granger因果檢驗分析兩個變量間的因果關(guān)系。 對南京市腦科醫(yī)院的6個抑郁癥住院病人進行長達3個月的跟蹤研究,有4人退出。讓參與研究的患者每天對《抑郁自評量表》和《焦慮自評量表》進行自我報告,并在此之后以訪談的形式確�；颊咦鞔鸬恼鎸嵭�,通過《社會支持量表》了解患者的社會支持狀況。用Eviews5.0對數(shù)據(jù)分析,主要研究結(jié)論顯示: 1.雖然兩個患者抑郁嚴重度都存在明顯的下降趨勢,但患者相鄰兩天抑郁癥狀的波動幅度不一致。是因為患者抑郁癥類型的不同所致,首發(fā)性抑郁癥患者抑郁嚴重度的變化比較平緩,復發(fā)性抑郁癥患者的病情波動更明顯。 2.兩個患者當天抑郁嚴重度受前5天內(nèi)病情的共同制約,前一天的抑郁嚴重程度對當天的影響最大,焦慮水平受之前病情的共同制約的情況存在差異。 3.患者自我報告的抑郁嚴重度變化的近期趨勢和長期趨勢基本相同,然而兩位患者的焦慮水平的近期變化趨勢與長期發(fā)展趨勢不一致。 4.患者LY的抑郁嚴重度和焦慮水平對彼此都有預測作用,存在抑郁和焦慮共病的現(xiàn)象�；颊遉SB只有焦慮水平對其抑郁嚴重度有預測作用。 時間序列分析為我們理解和預測人的心理和行為提供了一個新的科學手段,同時對傳統(tǒng)的研究抑郁癥臨床治療提供了新的思路。時間序列分析的應用價值在于,確定患者抑郁和焦慮水平的變化規(guī)律,并使得對抑郁癥患者癥狀的動態(tài)預測成為可能,有助于監(jiān)控患者的病情,甚至實現(xiàn)患者的抑郁與焦慮之間的相互預測關(guān)系。
【圖文】：

一l兩患者抑郁嚴重度指數(shù)的時間序列圖

1015 202530 35404550—Res吐ual一一Actual—「獻ed圖3一 2ARIMA(3，2，0)模型的擬合效果和殘差變化2.對ZSB序列的適合模型ARIMA(3，2，2)的殘差進行分析后，發(fā)現(xiàn)殘差序列不是白噪聲序列，故考慮將ARMA(2，l
【學位授予單位】：南京師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2008
【分類號】：R749.4

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6 王樹寧;陳維s，

本文編號：2619252