文献

J-GLOBAL ID：201502278770872909   整理番号：15A0011771

中国における道路交通外傷の予測における自己回帰統合移動平均モデル【Powered by NICT】

Autoregressive integrated moving average model in predicting road traffic injury in China

著者 (5件)： Pang Yuanyuan (Injury Prevention Res. Institute/School of Public Health, Southeast Univ., Nanjing) ,  Zhang Xujun (Injury Prevention Res. Institute/School of Public Health, Southeast Univ., Nanjing) ,  Tu Zhibin (Injury Prevention Res. Institute/School of Public Health, Southeast Univ., Nanjing) ,  Cui Mengjing (Injury Prevention Res. Institute/School of Public Health, Southeast Univ., Nanjing) ,  Gu Yue (Injury Prevention Res. Institute/School of Public Health, Southeast Univ., Nanjing)
資料名： Zhonghua Liuxingbingxue Zazhi  (Zhonghua Liuxingbingxue Zazhi)
巻： 34  号： 7  ページ： 736-739  発行年： 2013年 
JST資料番号： C2330A  ISSN： 0254-6450  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本研究は,中国の道路交通事故傷害(RTI)の予測における時系列分析の自己回帰統合移動平均(ARIMA)モデルの適用を検討し,RTIの予防と制御のための科学的証拠を提供することを目的とした。データベースは1951年から2011年までのデータに基づいて作成され,中国のモニタリングサイトから収集した。ARIMAモデルを作成した。は2012年にRTIを予測した。RTI例のARIMAモデルはY_t=e~((Y(t-1)+0.456▽Y_(t-1)+e_t))(e_tランダム誤差を表す)であった。16遅れを有する残留誤差が白色雑音であり,モデルに対するLjungボックス検定統計量が統計学的有意差ではなかった。モデルはデータによく適合した。2011におけるRTI例の真の値は本モデルから得られた予測値の95%以内であった。モデルは,2012年にRTI例の値を予測するために使用され,予測因子(95%CI)は207 838(107 579-401 536)であった。ARIMAモデルは中国のRTIの傾向と一致した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *中華人民共和国 ,  *道路交通 ,  時系列分析 ,  白色雑音 ,  統計学
準シソーラス用語： *自己回帰 ,  ARIMAモデル ,  予測因子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 中国 ,  道路 ,  交通外傷 ,  予測 ,  自己回帰 ,  統合 ,  モデル