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J-GLOBAL ID：201802227660956752   整理番号：18A0100448

時系列モデルに基づくA型ウイルス性肝炎の予測研究【JST・京大機械翻訳】

Prediction of viral hepatitis A based on time series model

著者 (4件)： Liu Jiheng (宜昌市疾病預防控制中心,湖北宜昌,443000) ,  He Yuanyuan (宜昌市疾病預防控制中心,湖北宜昌,443000) ,  Zhang Hao (宜昌市疾病預防控制中心,湖北宜昌,443000) ,  Zhou Hongyu (宜昌市疾病預防控制中心,湖北宜昌,443000)
資料名： Shiyong Yufang Yixue  (Shiyong Yufang Yixue)
巻： 24  号： 8  ページ： 1009-1011  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3799A  ISSN： 1006-3110  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： 目的:甲状腺疾患の予測における時系列モデルの応用を検討し、次の段階において、予防措置を取るために科学的根拠を提供する。【方法】2005年から2015年までの期間における2つのモデルを確立し,2016年の甲状腺の発生率を予測し,予測値と実際の値を適合させた。結果:ARIMAモデルはまずデータが安定し、宜昌市の甲肝発病に季節的な変動が存在し、不安定な序列であるが、2010年以後のデータは比較的に安定し、2010年から2015年にかけて、肝性月の発病率に対して季節性差分、差分処理を行った。新しい数列は,安定したシーケンス(Z=1.447,P=0.148),そして,パラメータ推定(BIC=-4.293)と白色雑音検査(Q=22.150,P=0.138)を用いて,ARIMAモデルを確立した。ARIMA(0、0、1)(0、1、1)12モデルは最適なモデルであり、A型ウイルス性肝炎の発病をよくシミュレーションできる。結論 ARIMA(0、0、1)(0、1、1)12モデルは、肝臓の発病が時系列における変化傾向をよくシミュレーションでき、科学的な予防措置と策略を制定するために根拠を提供することができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 発病 ,  *前向きコホート研究 ,  パラメータ推定 ,  甲状腺疾患 ,  甲状腺
準シソーラス用語： 季節性 ,  ARIMAモデル ,  予測値 ,  発生率 ,  科学的根拠 ,  *時系列モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： time series model ,  viral hepatitis A ,  prediction

分類 (1件)： システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 時系列モデル ,  A型ウイルス性肝炎 ,  予測 ,  研究