自回归滑动平均建模的一种简便定阶方法 自回归滑动平均(n,n-1)建模策略

目的介绍时间序列中自回归滑动平均(ARMA)建模的一种简便定阶方法——ARMA(n,n-1)建模策略。方法简要说明ARMA(n,n-1)建模策略,并以模拟的ARMA(3,2)序列为例,进行ARMA(n,n-1)建模。结果结合AIC信息准则和残差序列图,确定了模型合理的阶数。结论ARMA(n,n-1)建模策略简便易懂,适合医学工作者采用。     

回归树的建模与应用

近年来 ,大量研究致力于建立新的回归技术解决经典回归中假设过于严格的问题 ,包括预测变量与反应变量的线性关系、反应变量的正态性及方差齐性等。当线性关系不成立时选用线性模型明显不适宜 ,此时一种方案是在模型中加入交互作用项或采用变量变换 ,但这种方式容易导致解释时的困难 ,并且可能仍然不能解决非线性的问题。另一种解决方案则是选用非参数回归技术 ,包括Ｆｒｉｅｄｍａｎ和Ｓｔｕｅｔｚｌｅ[1] 提出的光滑技术和Ｙａｒｎｌｏｄ等[2 ] 及Ｂｒｅｉｍａｎ等[3 ] 提出的分类与回归树。其中分类与回归树的区分关键在于反应变量为连续…     

自回归数学模型对疟疾疫情预测的研究

在时间序列的分析与预报中,最广泛应用的线性回归模型是自回归模型,通过自相关来分析数据的结构和类型,如果数列是纯随机的,那么,其相继数值之间的自相关系数等于零,假如数据具有明显的时间变动和周期变化,就会有很高的自相关系数,从中找出规律,就可以应用自回归数学模型对今后的发展潜势作出预警和预报.本研究选用自回归模型的三阶参数建立了江苏省1990～2002年疟疾疫情预测方程,并对今后几年发病情况作外推预测,为卫生职能部门制定防治措施提供参考依据.     

伤寒 副伤寒甲暴发危险因素的条件Logistic回归分析

我们对宁波市江北医1990年4～5月发生的一起伤寒、副伤寒甲暴发的危险因素进行了病例对照研究。病例与对照各78例,对资料作单因素分析和配合条件Logistic 回归模型的多因素分析。结果表明,生食毛蚶(X_6)和生食牡蛎(X_7)是该次伤寒、副伤寒甲流行的重要危险因素。     

残差自回归模型及SAS程序实现

时间序列,是将某一指标在不同时间上的数值按时间先后顺序排列而成的数列[1].随着社会的发展和计算机技术的进步,时间序列分析技术的应用越来越广泛,已在经济、气象、地质、水文、军事等领域产生了显著的经济效益和社会效益.     

海南省人均卫生费用的自回归移动平均模型研究

目的 :通过对海南省人均卫生费用的自回归移动平均(ARIMA)模型预测,为地方卫生行政部门的科学决策提供参考。方法:利用Eviews 5.0统计软件对时间序列数据进行处理和分析,建立ARIMA模型进行预测和检验。结果 :ARIMA(3,2,2)模型为海南省人均卫生费用提供了较好的预测,模型反映人均卫生费用呈现逐年增长的趋势。结论:人均卫生费用逐年增长,海南卫生行政部门应合理控制卫生费用增长。     

伤寒

病例1:某患者 ,男 ,23岁 ,以“发热两周”为主诉入院 ,伴有食欲不振、腹胀。查体 :体温39 4℃、脉搏88次/min。表情淡漠、反应迟钝、颈软 ;腹平坦、软 ,右下腹轻压痛、无反跳痛 ;肝肋下3cm、脾肋下2 5cm、质软。血常规白细胞4 0×109/L、淋巴细胞47% ;血培养见伤寒杆菌生长。病     

伤寒

0532山东省1951一1993年伤寒副伤寒发病动态傅继华(山东省卫生防疫站卜·//疾病监测/中国预防医学科学院一1994.9(8)一213~214 1951~1993年43年间山东省伤寒副伤寒累积发病190901例.总发病率为5.73/10万.死亡2938例.病死率为1.54线。随时间的推移山东省伤寒副伤凝发病率和病死率都明显下降。其中三年国民经济困难时期发病率和病死率均已达到建国后历史最高水平。1959年发病率达83.96/10万.病死率达31%。传染病报告始于1956年.所以在此前后几年中.传染病漏报率较高.难女映其真实情况.1965~1986年.年发病率波动在1.12/10万~10.08/10万之间.每3…     

自回归模型在药品需求预测中的应用

本文简述了自回归(AR(P))模型预测的基本理论,并通过实例介绍了AR(P)模型在药品需求预测中的方法应用。为消除季节的影响,著者提出了一种改进了的AR(P)模型—SAR(P)模型。经实际预测分析,认为效果令人满意。     

自回归模型和线性回归模型在门诊人次预测中的应用

随着社会主义市场经济的确立和发展,医疗市场竞争日趋激烈.医院要求生存、谋发展,不仅需要准确地把握现在,而且更重要的是准确地把握未来,因此统计预测在医院管理中越来越显得重要.本文试应用自回归模型和线性回归模型对门诊人次进行了点预测和区间预测,以为医院管理者和决策者提供科学、可靠的信息.     

耐药伤寒临床流行病学研究

对苏州地区１９８６～１９９２年间经血或骨髓培养证实的３６８例伤寒进行临床流行病学分析．其中耐药伤寒１８３例。耐药伤寒临床指标显著高于普通伤寒．其特点是持续高热、病程长、并发症多、排菌时间长。本组病例共出现１３种并发症，最常见为肠出血（１９．６％）、中毒性肝炎（１４．１％）、中毒性心肌炎（６．８％）。并发症及复发的多因素Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析结果表明，耐药性是并发症的一种重要危险因素．早期住院、及时有效治疗可减少并发症的发生；适当延长住院时间彻底治疗可防止复发。氟嗪酸及氟哌酸治疗伤寒疗效较好，多种药物联合应用弊大于利。     

伤寒菌苗的研究现状

伤寒是发展中国家危害人类健康的主要疾病。据统计,全世界每年约有病例3000万,死亡病例50万。一个世纪来,各国学者对伤寒的预防免疫进行了大量的研究工作,但至今对决定病原性及激发保护性免疫反应的微生物因子还知之甚少。这就为研究探索有效的伤     

检测伤寒抗原早期诊断伤寒

目的寻找快速、灵敏、特异的检测伤寒抗原的方法。方法制备提取纯化免疫抗伤寒沙门菌体O901株（IgM）;鞭毛H901株（IgG）多克隆抗体,经Westernblot分析发现能特异地识别“O”66．07KD;“H”54．09KD抗原条带,正常对照均无抗原条带显示。利用该抗体特异性,运用免疫酶斑点法（DI－PAP）对标准株．伤寒“O”、“H”株抗原及血培养确诊为伤寒病患者血清50例作为抗原进行检测。结果抗原点染色明显出现棕黄色斑点。50例中O抗原48例阳性;H抗原46例为阳性,检出率分别为96％与92％,正常对照均为阴性,P＜0．01。结论两种特异性抗体具有较好敏感性、可靠性,可作为伤寒抗原的早期诊断指标。     

鼠伤寒■鼠疫■伤寒

鼠伤寒,一听到这个名字,人们往往会不寒而栗。鼠疫乎?伤寒乎? 在儿科病室门外,年轻父母们在焦躁徘徊;老态龙钟的爷爷奶奶们在抽泣哭啼,初来人世的小宝宝,你能否经受住疾病的折磨?你会过早的夭折吗? 人们为什么会闻此疾患,惊恐失措,忧虑忡忡,关键在于对鼠伤寒这一疾病不了解,误认为鼠伤寒非鼠疫即伤寒也。 什么叫鼠伤寒? 鼠伤寒是鼠伤寒沙门氏菌病的简称。该病是由沙门氏菌属中的B     

中位数回归模型及自回归模型在北京市SARS发病预测中的应用

目的探讨北京SARS发病的动态变化规律.方法建立北京市SARS发病长期预测的中位数回归模型以及短期预测的自回归模型.结果以4月24日～5月11日的数据建模,对SARS进行长期预测的中位数回归模型为:Yi0.5=129.2-4.7ti,预测其新增临床诊断病例数将于5月22日降至零病例;同时考虑时间(ti)、前一天的新增临床疑似病例数(Zi-1),对SARS进行短期预测的二阶自回归模型(第一步)为:Yi=79.9526-0.2773Yi-1 0.3582Yi-2 0.2848Zi-1-2.8175ti.预测其新增临床诊断病例数将于5月21日降至零病例.结论SARS发病长期预测用中位数回归较一般线性回归稳健;SARS发病短期预测的自回归模型取二阶较适宜.长期预测与短期预测中新增临床诊断病例数降至零病例的时间基本一致.在传染病的发病预测中使用中位数回归模型及自回归模型的方法具有广阔的应用前景.     

自回归移动平均模型评价社区卫生服务连续性

目的对我国城市社区家庭医生签约服务模式的服务连续性进行评价。方法对签约、电子病历与一般就诊人群的门诊就诊人次拟合时间序列自回归移动平均(ARMA)模型并做出预测。结果玉林社区卫生服务中心签约人群的门诊量明显上升。增长速度远高于一般就诊人群。根据签约病人门诊人次时间序列模型预测，签约人群的门诊人次仍将呈现明显的增长态势。人均门诊人次的增长已成为签约人群门诊服务量增长的主要原因。结论城市社区家庭医生签约服务可为签约居民提供个性化的卫生服务，是适合我国社区卫生服务实际情况的一种医疗保健模式。     

伤寒现况

伤寒几乎总是由于摄入了被伤寒病人或携带者排泄物所污染的食物或饮水而引起。人类是伤寒杆菌的唯一宿主。虽然许多国家已控制了本病的传播,但在世界上其他许多国家里本病仍然是一种严重影响人们健康的疾病,每年有几十万病例发生。伤寒的控制主要靠改善卫生设施,特别是洁净的饮水供应和对污水、污物的良好处理。此外,还要注意发现慢性携带者,并对其和伤寒病人进行抗菌治疗。虽然用灭活的伤寒菌苗皮下注射能增强人类抵抗伤寒的能力,但不是控制本病的主要手段,因为用这     

伤寒并发症

伤寒在法国仍然常有发生。作者研究了自1978年1月～1983年1月收治的71例伤寒患者(男40例、女31例),年龄最小为13岁,最大为76岁,均由细菌学或血清学确诊。71例伤寒患者中13例伴有并发症。发病率最高的是消化道并发症(其中肠出血5例、腹膜炎1例、假性穿孔综合征1例、胆囊炎1例)和心脏病并发症(伤寒虚脱1例、心电图异常4例)。此外,还观察到留有后遗症的小脑炎1例、脊椎炎1例、肛周     

神经网络自回归模型在丙肝发病趋势和预测研究中的应用

目的探讨神经网络自回归模型在丙肝发病趋势和预测研究中的应用。方法通过神经网络自回归模型对2004年1月至2015年12月我国全国丙肝发病率进行拟合建模,估计丙肝的发病趋势,并对2016年我国丙肝发病率进行预测,与实际值对比,根据相对误差、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)对模型的预测效果进行评价。结果神经网络自回归模型能够识别出我国丙肝在过去13年的发病趋势,逐年增长并具有季节性,且相对误差、MAE、MAPE和RMSE均较小,尤其RMSE10%。结论神经网络自回归模型可以运用于丙肝的时间序列数据的分析中,其预测精度较高。