文献

J-GLOBAL ID：201902285567623929   整理番号：19A1436793

ARIMA積季節モデルによる流行性風邪予測分析【JST・京大機械翻訳】

Predictive Analysis of Influenza in China Based on Multiple Seasonal ARIMA Model

著者 (3件)： Hu Jingchao (山西医科大学管理学院 太原030001) ,  Zheng Sisi (四川省疾病預防控制中心 成都610041) ,  Cheng Jingmin (山西医科大学管理学院 太原030001)
資料名： Zhiyeweisheng yu Bingshang  (Zhiyeweisheng yu Bingshang)
巻： 34  号： 2  ページ： 109-113  発行年： 2019年 
JST資料番号： C4247A  ISSN： 1006-172X  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:2005-2015年の全国の各月流行性風邪の発症率を分析し、インフルエンザの予防と制御に参考根拠を提供する。方法:国家人口と健康科学データ共有サービスプラットフォーム公衆衛生科学データセンターが提供している『2005-2015年全国各月流行性感冒データ』中2005-2014年全国各月流行性感冒発症率を研究対象とし、SPSS20を採用した。ソフトウェアデータを分析し,時系列分析のARIMA積季節モデルを採用してモデルを作り,予測し,2015-01/12の全国インフルエンザデータでモデルの正確性を検証した。【結果】ARIMA(0,1)12を,2015年の月間データによって検証し,そして,モデル予測の精度は,複数回の反復分析を通して,より良好だった。結論:ARIMA(0,1)12積季節モデルは、全国インフルエンザの月発症率の変化傾向をよく予測でき、一定の普及と応用価値がある。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： インフルエンザ ,  ソフトウェア ,  *モデル ,  データセンタ ,  公衆衛生 ,  *予測 ,  時系列分析 ,  モデル予測 ,  サービスプラットフォーム ,  *自己回帰和分移動平均モデル
準シソーラス用語： 正確性 ,  データ共有化 ,  健康科学 ,  *ARIMAモデル , 【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 (8件)： ARIMA ,  積 ,  季節 ,  モデル ,  流行 ,  風邪 ,  予測 ,  分析