| 基于求和自回归滑动平均模型的道路交通伤害死亡趋势预测分析 |
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| 引用本文： | 寻鲁宁, 张帆, 孙纪新, 曹亚景, 孙祯, 史卫卫, 李玫, 崔泽. 基于求和自回归滑动平均模型的道路交通伤害死亡趋势预测分析[J]. 中华疾病控制杂志, 2020, 24(4): 467-472. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2020.04.019 |
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| 作者姓名： | 寻鲁宁 张帆 孙纪新 曹亚景 孙祯 史卫卫 李玫 崔泽 |
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| 作者单位： | 1.063210 唐山, 华北理工大学公共卫生学院;2.050011 石家庄, 河北省疾病预防控制中心慢性非传染性疾病防治所 |
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| 基金项目： | 河北省医学科学研究重点课题 |
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| 摘 要： | 目的 分析2014-2018年河北省道路交通伤害死亡情况, 探讨求和自回归滑动平均模型(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)在道路交通伤害死亡趋势预测中的可行性。 方法 采用描述流行病学分析2014-2018年河北省道路交通伤害死亡概况, 运用R 3.5.3软件对河北省2014年1月-2018年6月道路交通伤害月度死亡资料建立ARIMA预测模型, 进行整体回代观察拟合效果, 比较2018年7月-12月预测值与真实值, 评价预测效果。 结果 2014-2018年河北省累计报告道路交通伤害死亡人数13 147例, 男性10 071例, 女性3 076例, 年均死亡率为17.79/10万, 总体呈现下降趋势。构建的最佳预测模型为ARIMA(0, 1, 1)(0, 1, 1)12, 赤池信息量准则(Akaike information criterion, AIC)为390.64, Schwaz贝叶斯准则(Schwarz Bayesian criterion, SBC)为395.78;残差序列为白噪声序列(均有P > 0.05), 模型参数非零(均有P < 0.05);预测结果实际值均落在预测值95%置信区间内, 预测值与实际值之间的相对误差在1.15%~11.85%之间, RMSE=13.65, MAE=10.88, MAPE=4.80%, 模型预测性能良好。 结论 河北省道路交通伤害死亡水平总体呈逐年下降趋势, ARIMA模型可用于道路交通伤害死亡趋势的短期预测。
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| 关 键 词： | 求和自回归滑动平均模型 道路交通伤害 死亡趋势 预测 |
| 收稿时间： | 2019-11-08 |
| 修稿时间： | 2020-02-03 |
Prediction and analysis of road traffic injury death trend based on ARIMA model |
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| XUN Lu-ning, ZHANG Fan, SUN Ji-xin, CAO Ya-jing, SUN Zhen, SHI Wei-wei, LI Mei, CUI Ze. Prediction and analysis of road traffic injury death trend based on ARIMA model[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2020, 24(4): 467-472. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2020.04.019 |
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| Authors: | XUN Lu-ning ZHANG Fan SUN Ji-xin CAO Ya-jing SUN Zhen SHI Wei-wei LI Mei CUI Ze |
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| Affiliation: | 1. College of Public Health, North China University of Science and Technology, Tangshan 063210, China;2. Department of Chronic Non-communicable Disease Control and Prevention, Hebei Provincial Center for Disease Control and Prevention, Shijiazhuang 050011, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | ARIMA model Road traffic injury Death trend Prediction |
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