期刊文献+
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
2008-2011年中国大陆手足口病流行特征分析 被引量:258
1
作者 胡跃华 肖革新 +2 位作者 郭莹 于石成 马家奇 《中华疾病控制杂志》 CAS 北大核心 2014年第8期693-697,747,共6页
目的旨在探讨全国手足口病"三间分布"(人群、时间、空间)的流行规律,为手足口病防控提供科学依据。方法利用描述性研究方法和基于地理信息系统(geographic information systems,GIS)的可视化展示技术,对2008-2011年全国手足... 目的旨在探讨全国手足口病"三间分布"(人群、时间、空间)的流行规律,为手足口病防控提供科学依据。方法利用描述性研究方法和基于地理信息系统(geographic information systems,GIS)的可视化展示技术,对2008-2011年全国手足口病监测数据进行系统分析。结果人群研究表明,病例绝大多数发生于5岁以下年龄段,占所有患者的89.5%;2008-2011年男性人群的手足口病发病率均高于女性人群(均有P<0.001);发病人群主要以散居儿童为主。基于时间研究表明,手足口病发病率前3年呈现逐年升高的趋势,2011年开始下降,发病时间呈现明显的季节性特征。基于空间分布研究表明,不同地区发病强度不同,呈现明显的地区差异,发病高发大多数集中在发达地区,总体态势是从北方向南部(特别是沿海地区)、东部向西部扩散的趋势,而西南地区仍处于较低的发病水平。结论中国大陆手足口病发病有明显的季节、地区、年龄、性别和人群分布特征,因此,做好重点地区、重点时段、重点人群的防控工作尤为重要。 展开更多
关键词 手足口病 地理信息系统 横断面研究
原文传递
自回归移动平均模型在全国手足口病疫情预测中的应用 被引量:30
2
作者 胡跃华 廖家强 +3 位作者 冯国双 郭莹 于石成 马家奇 《疾病监测》 CAS 2014年第10期827-832,共6页
目的探讨应用时间序列基于季节性差分的自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)预测全国手足口病的发病情况。方法利用"中国疾病预防控制信息系统"中的"疾病监测信息报告管理系统"(又... 目的探讨应用时间序列基于季节性差分的自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)预测全国手足口病的发病情况。方法利用"中国疾病预防控制信息系统"中的"疾病监测信息报告管理系统"(又称"传染病疫情信息网络直报系统")的资料,应用SPSS 19.0统计软件、采用ARIMA,对全国2009年1月至2012年12月手足口病逐月发病情况进行建模和拟合,利用所得到的模型对2013年1-6月的发病情况进行预测,并评价其预测效果。结果分析结果显示,手足口病发病以年为周期,1年中5-6月为高发月。非季节移动平均参数滞后两次后为0.532,t检验的P值为0.003,差异有统计学意义。BIC=21.955,Ljung-Box统计量检验残差序列为白噪声序列。最佳ARIMA(0,1,2),(0,1,0)12预测的平均相对误差为0.52,预测效果一般。按照不同发病模式分为两层后分别建立ARIMA,平均相对误差为0.12,预测效果好。结论对监测数据进行时间序列分析是用于传染病预测的一个重要的工具。分析发现中国不能用一个ARIMA拟合手足口病资料,因地区间发病的变异和模式不同;按手足口病的发病模式将各省分为单峰和双峰两层,分别拟合ARIMA,模型拟合效果更好。 展开更多
关键词 自回归移动平均模型 手足口病 预测
原文传递
ARIMA模型在全国丙型肝炎疫情预测中的应用 被引量:17
3
作者 胡跃华 廖家强 +3 位作者 冯国双 郭莹 于石成 马家奇 《中国预防医学杂志》 CAS 2015年第4期262-266,共5页
目的 探讨应用时间序列基于季节性差分的自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)预测全国丙型肝炎的发病情况。方法 利用“中国疾病预防控制信息系统”中的“疾病监测信息报告管理系统”(又称“传染病... 目的 探讨应用时间序列基于季节性差分的自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)预测全国丙型肝炎的发病情况。方法 利用“中国疾病预防控制信息系统”中的“疾病监测信息报告管理系统”(又称“传染病疫情信息网络直报系统”)的资料,应用SPSS 19.0统计软件、采用ARIMA模型,对全国2005年1月~2012年12月丙型肝炎逐月发病数进行建模和拟合,利用所得到的模型对2013年1~6月的发病情况进行预测,并按照预测值与实际观察值之间的差异评价其预测效果。结果 分析结果显示,丙型肝炎发病以年为周期,一年中3~5月为高发月。非季节自回归参数为5.84,t=-2.567,P=0.012。非季节移动平均参数为0.481,t=3.392,P=0.001,季节移动平均参数为0.625,t=3.547,P=0.001,差异有统计学意义。BIC=14.162,Ljung-Box统计量检验残差序列为白噪声序列,预测的平均相对误差为3.4%,丙型肝炎拟合的最佳模型为ARIMA(1,1,1),(0,1,1)12。结论ARIMA对全国丙型肝炎拟合的预测效果较为满意,预测结果将为今后丙型肝炎等多种传染病的预防和控制提供理论支持。 展开更多
关键词 自回归移动平均模型 丙型肝炎 预测
原文传递
ARIMA模型在京津冀区域手足口病发病趋势预测中的应用 被引量:15
4
作者 洪志敏 郝慧 +2 位作者 房祥忠 肖革新 魏利东 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2018年第2期191-197,共7页
本文以时间序列理论为基础,建立了乘积季节ARIMA预测模型。由于手足口病具有明显的季节性,且其发病潜伏期一般为3—7天,因此本文以周为时间尺度,即定义季节周期为53周,探讨了季节性乘积模型在手足口病发病趋势预测中的应用,并通过... 本文以时间序列理论为基础,建立了乘积季节ARIMA预测模型。由于手足口病具有明显的季节性,且其发病潜伏期一般为3—7天,因此本文以周为时间尺度,即定义季节周期为53周,探讨了季节性乘积模型在手足口病发病趋势预测中的应用,并通过AIC和BIC信息准则确定最优模型。通过2009—2013年京津冀区域手足口病监测数据实证了季节性ARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)53模型的预测效果。结果显示,该模型对手足口病高发时间的发病数预测效果较好,预测发病趋势与实际发病趋势相一致。 展开更多
关键词 ARIMA模型 手足口病 信息准则 模型预测
原文传递
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部