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J-GLOBAL ID：201802233782875370   整理番号：18A1224955

中国包虫症報告症例数自己回帰移動平均モデル予測研究【JST・京大機械翻訳】

Study on the ARIMA model application to predict echinococcosis cases in China

著者 (15件)： Tan Enli (蘭州大学第一医院老年呼吸科 蘭州730000) ,  Wang Zhengfeng (蘭州大学第一医院普外二科) ,  Zhou Wence (蘭州大学第一医院普外二科) ,  Li Shizhu (中国疾病預防控制中心寄生虫病預防控制所、国家衛生和計画生育委員会寄生虫病原与媒介生物学重点実験室、世界衛生組織熱帯病合作中心、国家級熱帯病国際聯合研究中心) ,  Lu Yan (中国疾病預防控制中心寄生虫病預防控制所、国家衛生和計画生育委員会寄生虫病原与媒介生物学重点実験室、世界衛生組織熱帯病合作中心、国家級熱帯病国際聯合研究中心) ,  Ai Lin (中国疾病預防控制中心寄生虫病預防控制所、国家衛生和計画生育委員会寄生虫病原与媒介生物学重点実験室、世界衛生組織熱帯病合作中心、国家級熱帯病国際聯合研究中心) ,  Cai Yuchun (中国疾病預防控制中心寄生虫病預防控制所、国家衛生和計画生育委員会寄生虫病原与媒介生物学重点実験室、世界衛生組織熱帯病合作中心、国家級熱帯病国際聯合研究中心) ,  Teng Xuejiao (中国疾病預防控制中心寄生虫病預防控制所、国家衛生和計画生育委員会寄生虫病原与媒介生物学重点実験室、世界衛生組織熱帯病合作中心、国家級熱帯病国際聯合研究中心) ,  Zhang Shunxian (中国疾病預防控制中心寄生虫病預防控制所、国家衛生和計画生育委員会寄生虫病原与媒介生物学重点実験室、世界衛生組織熱帯病合作中心、国家級熱帯病国際聯合研究中心) ,  Dang Zhisheng (中国疾病預防控制中心寄生虫病預防控制所、国家衛生和計画生育委員会寄生虫病原与媒介生物学重点実験室、世界衛生組織熱帯病合作中心、国家級熱帯病国際聯合研究中心) ,  Yang Chunli (上海市皮膚病医院) ,  Chen Jiaxu (中国疾病預防控制中心寄生虫病預防控制所、国家衛生和計画生育委員会寄生虫病原与媒介生物学重点実験室、世界衛生組織熱帯病合作中心、国家級熱帯病国際聯合研究中心) ,  Hu Wei (中国疾病預防控制中心寄生虫病預防控制所、国家衛生和計画生育委員会寄生虫病原与媒介生物学重点実験室、世界衛生組織熱帯病合作中心、国家級熱帯病国際聯合研究中心;復旦大学生命科学学院微生物学与微生物工程系) ,  Zhou Xiaonong (中国疾病預防控制中心寄生虫病預防控制所、国家衛生和計画生育委員会寄生虫病原与媒介生物学重点実験室、世界衛生組織熱帯病合作中心、国家級熱帯病国際聯合研究中心) ,  Tian Liguang (中国疾病預防控制中心寄生虫病預防控制所、国家衛生和計画生育委員会寄生虫病原与媒介生物学重点実験室、世界衛生組織熱帯病合作中心、国家級熱帯病国際聯合研究中心)
資料名： Zhongguo Xuexichongbing Fangzhi Zazhi  (Zhongguo Xuexichongbing Fangzhi Zazhi)
巻： 30  号： 1  ページ： 47-53  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2785A  ISSN： 1005-6661  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:自己回帰移動平均モデル(Autoregressiveintegratedmovingaverage)を用いる。【方法】SPSS24.0ソフトウェアにより,2007-2015年および2007-2014年の全国包虫症の症例数を,それぞれ,最適ARIMAモデルを確立するために,確立した。【結果】2007-2015年の全国包虫症の症例数の最良モデルはARIMA(1,0,0)(1,1,0)12であり,予測相対誤差は-13.97%であった。AR(1)=0.367(t=3.816,P<0.001),SAR(1)=-0.328(t=-3.361,P=0.001)。Ljung-BoxQ=14.119(df=16、P=0.590)、2007-2014年の全国包虫症月報告症例数の最適化モデルはARIMA(1であった。0,0(1,0,1)12,予測相対誤差は0.56%,AR(1)=0.413(t=4.244,P<0.001),SAR(1)=0であった。809(t=9.584,P<0.001),SMA(1)=0.356(t=2.278,P=0.025),Ljung-BoxQ=18。924(df=15、P=0.217)、結論:時系列が異なり、確立した予測モデルはおそらく異なる。データ蓄積が多く、予測時間が短いほど、予測誤差が小さいほど、更なる検証が必要となり、モデルの確立と予測応用は動的過程であり、蓄積のデータによって調整する必要がある。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測誤差 ,  前向きコホート研究 ,  *予測 ,  予測モデル ,  ソフトウェア ,  データ蓄積 ,  包虫症
準シソーラス用語： 最適化モデル ,  相対誤差 ,  ARIMAモデル ,  *自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Echinococcosis ,  Monthly reported cases ,  Autoregressive integrated moving average(ARIMA)model ,  Modeling

分類 (5件)： 遺伝的変異  (EC01030Y) ,  小児科学一般  (GC08010B) ,  先天性疾患・奇形一般  (GD03010V) ,  農業経済,農業経営  (FB01020L) ,  循環系の診断  (GJ02000V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 中国 ,  包虫症 ,  報告 ,  症例 ,  自己回帰 ,  モデル予測 ,  研究