加权最小平方法在乙肝发病率预测中的应用
应用灰色GM_1_1_模型预测乙肝发病率
预测值为
b -a b () () ^ ) ) …, x1 ( k+1 =( x0 ( 1 - ) e k+ , k=1, 2, n-1 a a
( ) 8 ( ( ( 0) 1) 1) ^ ^ ^ ( ) ( ) ( ) , , , …, ( ) x k+1 =x k+1 -x k k=1 2 n-1 9 ) 模型 1 . 2 . 3 动态 GM( 1, 1 ) 常规 GM( 模型建模 序 列 只 考 虑 k=n 过 去 的 全 体 数 1, 1 精度较高 的 仅 仅 是 最 近 的 几 个 数 据 , 离 据用此模型进行预测 , 现实时刻越远 , 预 测 的 意 义 越 弱。为 了 反 映 未 来 的 随 机 扰 动 提 高 预 测 精 度, 引 入 动 态 GM 或驱动因素对灰色系统的 影 响 , ( ) 模型 , 在 预 测 的 过 程 中, 原始数据的多少会直接影响预 1, 1 测结果 。 以最新数据为端点 , 在不小于最小长度的基础上, 取 ) 不同的数据长度建立的 GM( 模型 , 称为动态 GM( 模 1, 1 1, 1)
() () 0) 为非负的原 始 数 据 序 列 , 型 。 设 x( x1 为 x0 的 一 次 累 加 生
() () () () ) , ) , …, ) x0 = ( x0 ( 1 x0 ( 2 x0 ( n)
( ) 1 ( ) 2 ( ) 3
( 1)
) , ) , …, ) x =( x ( 1 x ( 2 x ( n)
J o u r n a l o f M a t h e m a t i c a l M e d i c i n e ( ) 1 0 0 4 4 3 3 7 2 0 1 2 0 2 0 2 3 2 0 2 R 3 1 1 文献标识码 :A 文章编号 : - - - 中图分类号 :
ARIMA模型在乙型肝炎发病率预测中的应用
itga d moig vrg , A I A ) 对 常 州 市 nert vn aeae e RM
计 和诊 断 ,如模型 不恰 当 ,则 回到第 二 阶段 ,重 新
选定模型。 ( )预测应用 :用 已建立的模 型对将 4 来某个时期的数值做出预测。 3 统计分析 采用 S S 80建立数据库 、模 型 PS1. 拟合及预测分析。
i i d l a A I A( , , )( , , ) adt en e de r r w e e r c d a e n t u t i i ne ft g oe w s R M 2 l 0 1 1 0 l n em a l v eo ten h e i e l da ul a e fh c ec tn m 2 h ra r b e t p d t v u a c a v o en d l
o p ti i 0 WS . 5 . Co cu in fHe aisB n2 1l .3 5 % t 8 n l so 1I I 1 AR MA d lc ud b s dt rditteicd n eo p ti n Ch gh u e mo e o l u e ope c h n ie c fHe aisB i a z o e t n wi eaieyhs h r —tr p e it n a c rc . t r ltvl ih s ot em rdci c ua y h o
基于最小二乘法预测传染病的发病人数
基于最小二乘法预测传染病的发病人数最小二乘法是一种常见的数学方法,用于建立数据点之间的线性关系。
在传染病预测方面,最小二乘法能够帮助我们估计未来的发病人数。
本文将通过介绍最小二乘法的基本原理,以及如何将其应用于传染病预测,来帮助读者理解这一方法的原理和应用。
一、最小二乘法的基本原理最小二乘法是一种通过最小化误差平方和来寻找最佳拟合直线或曲线的方法。
在数据点(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)中,最小二乘法要找到一条直线y = mx + b,使得所有数据点到直线的距离之和最小。
具体而言,最小二乘法会计算每个数据点到直线的垂直距离,并将这些距离的平方和最小化。
最小二乘法的数学表达式如下:min(Σ(yi - (mx + b))^2)yi是数据点的观测值,mx + b是直线的拟合值。
通过对上述方程求偏导数,可以得到m和b的最佳估计值。
这样,我们就可以得到一条最佳拟合直线,用于描述数据点之间的线性关系。
二、最小二乘法在传染病预测中的应用在传染病预测中,我们常常希望能够根据历史数据来预测未来的发病人数。
最小二乘法可以帮助我们建立发病人数与时间之间的关系,从而实现预测的目的。
假设我们有一组历史数据,其中包括每天的发病人数。
我们可以将时间视为自变量x,发病人数视为因变量y。
通过对历史数据进行回归分析,我们可以得到一条最佳拟合直线,用于描述发病人数随时间变化的趋势。
一旦我们得到了这条拟合直线,就可以利用它来进行未来的预测。
假设我们希望在未来一周内预测每天的发病人数,我们只需要将未来每天的时间代入拟合直线的方程中,就可以得到未来每天的预测值。
为了帮助读者更好地理解最小二乘法在传染病预测中的应用,我们将结合一个实际的案例来说明。
假设某传染病在一定地区发生,我们希望利用最小二乘法来预测未来一周的发病人数。
我们收集了过去一段时间的发病人数数据,并将其画成散点图。
接下来,我们利用最小二乘法来拟合这些数据点,得到一条最佳拟合直线。
数学模型在拟合乙型肝炎发病变化趋势中的应用
数学模型在拟合乙型肝炎发病变化趋势中的应用
李向云;王培承;尹爱田;王孜;李建
【期刊名称】《中国医院统计》
【年(卷),期】2004(011)003
【摘要】目的探讨乙型肝炎的发病规律,为防疫部门制定相应的防治对策提供理论依据.方法根据山东省1990-2001年间乙肝发病率的变化特点,选用指数函数、幂函数、对数函数、多项式函数4种数学模型对乙肝发病变化趋势进行了拟合.结果四种模型均有统计学意义,经比较分析各模型的拟合优度及残差等判断指标,四次多项式模拟效果最好.结论拟合乙肝发病变化趋势,四次多项式为最佳模型.
【总页数】3页(P206-208)
【作者】李向云;王培承;尹爱田;王孜;李建
【作者单位】261042,潍坊医学院公共卫生与管理学院;261042,潍坊医学院公共卫生与管理学院;山东大学卫生管理与卫生政策研究中心;济南市卫生防疫站;261042,潍坊医学院公共卫生与管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】R195.4
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基于最小二乘法预测传染病的发病人数
基于最小二乘法预测传染病的发病人数作者:曹可吕继续来源:《科技资讯》2019年第33期摘; 要:基于某传染病从2004至2016年的发病数与死亡数数据,绘制了该传染病流行病的散点图,判断该流行病每年发病人数呈曲线式降低。
通过最小二乘法的方法对该流行病进行了曲线拟合,拟合结果显示幂函数、3次函数、4次函数。
都能较好地拟合该流行病的变化趋势,通过比对发现3次函数拟合效果最好。
最后,使用3次函数对该流行病2019年的发病人数进行了预测。
关键词:最小二乘法; 曲线拟合; 传染病预测中图分类号:TP18;N945.24 ; ;文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2019)11(c)-0228-02疾病是我们每个人都会遇到的问题,生活中的疾病感染源广泛,那么我们就需要对疾病的感染人群的健康情况进行分析、预测,从而采取必要的措施来进行疾病的预防。
身处大数据时代,分析数据成为了一种趋势,对于已知的数据,我们可以采用多种方法对数据进行管理、分析、预测,从而得出对我们有用的数据信息。
最小二乘法是最经典的数据预测、分析计算方法。
该文利用最小二乘法将已知的数据进行数值分析,绘制不同类型的函数图形,对比分析选取最优函数。
根据所得到的最优函数对该种流行病2019年的发病人数进行预测。
1; 最小二乘法实现原理及过程通过实现原理的阐述,以及算法的具体实现过程介绍最小二乘法拟合。
1.1 最小二乘法实现原理最小二乘法是一种常用的优化方法,它采用的是求出平方的最小值得到误差的最小值。
对于给出的一组数据,通过对这组数据的误差最小值的求解得到最适合函数,根据函数就可以对数据进行预测。
1.2 最小二乘法实现过程对于给定的数据[1]点{(xi,yi),i=0,1,…,n},假设yi=方f(xi),(i=1,2,…,n)拟合出一个函数y=S(x)与所给的数据{(xi,yi),i=1,2,…,n},使得δi=S(xi)-yi (i=0,1,…,n)。
基于最小二乘法预测传染病的发病人数
基于最小二乘法预测传染病的发病人数1. 引言1.1 介绍传染病预测的重要性传染病预测是公共卫生领域中的重要研究方向,对于预防和控制传染病的爆发具有重要意义。
通过预测传染病的发病人数,可以提前采取有效的控制措施,避免疫情蔓延和造成更严重的后果。
在全球范围内,很多国家都在积极开展传染病预测的研究工作,希望能够提高对传染病的应对能力,保护人民的健康。
传染病预测的重要性不仅在于预防疫情的爆发,还可以帮助政府和医疗机构合理调配资源,提前准备医疗器材和药品,从而提高抗击传染病的效率和效果。
传染病预测还可以让公众及时了解疫情的发展趋势,增强自我防护意识,减少感染风险。
基于最小二乘法的预测方法是一种常用且有效的技术手段,可以通过线性回归模型对传染病数据进行拟合和预测。
这种方法不仅简单易行,而且在实践中取得了不错的预测效果,对于实现精准预测和有效防控传染病具有积极意义。
通过本文的研究,将探讨基于最小二乘法预测传染病发病人数的可行性和有效性,为传染病预测的理论和实践提供参考和借鉴。
1.2 概述基于最小二乘法的方法最小二乘法是一种常见的统计方法,用于估计数据集中变量之间的关系。
在传染病预测中,我们可以利用最小二乘法来建立传染病发病人数与其他变量之间的线性关系模型。
通过拟合线性回归模型,我们可以得到传染病发病人数与各种因素之间的定量关系,从而进行有效的预测和分析。
最小二乘法的核心思想是使得模型预测值与实际观测值之间的残差平方和最小化。
通过最小化残差平方和,我们可以找到最佳拟合模型,从而准确地预测传染病的发病人数。
这种方法不仅可以解释变量之间的关系,还可以评估模型的准确性和可靠性。
基于最小二乘法的传染病预测模型具有简单易懂、计算速度快、准确性高等优点。
通过合理选择变量和拟合模型,我们可以有效地预测未来传染病的发展趋势,为卫生管理和疾病控制提供数据支持。
基于最小二乘法的传染病预测方法具有重要的实用意义和研究价值。
2. 正文2.1 收集传染病数据收集传染病数据是进行基于最小二乘法预测传染病发病人数的重要步骤。
基于最小二乘法预测传染病的发病人数
基于最小二乘法预测传染病的发病人数传染病是一种引起全球关注的公共卫生问题,它会对人类的生命健康和社会稳定造成严重影响。
预测传染病的发病人数对于制定有效的防控措施和应对紧急情况至关重要。
基于最小二乘法的传染病发病人数预测模型能够利用历史数据和数学方法来预测未来的发病情况,为卫生部门和政府决策提供重要参考。
最小二乘法是一种常用的数据拟合方法,它通过最小化观测数据与拟合模型之间的残差平方和来确定模型参数。
在预测传染病发病人数时,我们可以将传染病的传播规律看作是一个数学模型,然后利用最小二乘法来对这个模型进行参数估计,从而得到传染病发病人数的预测结果。
传染病的传播受到各种因素的影响,包括人口密度、环境条件、病原体的传播途径等。
在建立传染病发病人数预测模型时,我们需要考虑各种可能的影响因素,并将它们纳入到模型中。
具体来说,我们可以使用最小二乘法来拟合一个具有多个自变量的多元线性回归模型,从而得到传染病发病人数与各种影响因素之间的关系。
在实际应用中,我们可以通过历史数据来确定传染病发病人数的预测模型,并利用最小二乘法来进行参数估计。
具体的步骤包括:1. 收集历史数据。
我们需要收集传染病在过去一段时间内的发病人数数据,包括传染病的流行期和流行地区等信息。
2. 构建预测模型。
在收集到历史数据后,我们可以根据传染病的传播规律和影响因素,构建相应的预测模型,比如多元线性回归模型或ARIMA模型。
3. 参数估计。
利用最小二乘法对预测模型的参数进行估计,从而得到模型的最优参数值。
4. 预测发病人数。
在确定了模型的参数后,我们就可以利用模型对未来传染病发病人数进行预测,为卫生部门和政府决策提供参考。
需要注意的是,传染病的传播规律会受到各种因素的影响,这就要求我们在建立预测模型时要充分考虑各种可能的影响因素,并加以合理的处理。
传染病的发展是一个动态的过程,因此我们需要不断地对预测模型进行更新和调整,以适应不断变化的传染病传播情况。
基于最小二乘法预测传染病的发病人数
基于最小二乘法预测传染病的发病人数传染病的发病人数是人们关注的重要指标之一,对于公共卫生的管理和疫情防控具有重要意义。
通过建立数学模型进行传染病预测是一种有效的方法,其中最小二乘法是常用的一种预测方法。
本文将以最小二乘法为基础,介绍如何使用该方法预测传染病的发病人数。
最小二乘法是一种通过最小化误差的平方和来拟合数据的方法。
在预测传染病的发病人数时,我们可以将时间作为自变量,将发病人数作为因变量,建立数学模型来描述二者之间的关系。
假设我们有n个观测点,用(xi, yi)表示第i个观测点的时间和发病人数。
我们的目标是找到一个函数y=f(x)来拟合这些数据点。
在最小二乘法中,我们假设函数f(x)是一个线性模型,即y = a + bx,其中a和b是待求参数。
我们需要计算误差的平方和S,即S = ∑(yi - f(xi))^2。
然后,通过对S求导,将导数置为零,可以得到参数a和b的最优解。
根据最小二乘法的原理,这样计算得到的参数能使拟合曲线与观测点之间的误差最小。
在实际预测中,传染病的发病人数通常受到多种因素的影响,而线性模型无法很好地描述这些复杂关系。
在使用最小二乘法预测传染病发病人数时,我们可以考虑添加其他因素,如天气、流行病学特征等,将模型扩展为多元线性回归模型,即y = a + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn。
通过求解最小二乘法得到的参数,我们可以得到一个更加准确的传染病预测模型。
最小二乘法还可以应用于非线性模型。
在传染病预测中,如果数据点呈现出非线性的趋势,我们可以首先对数据进行变换,如取对数、开方等,然后再使用最小二乘法进行拟合。
这样可以通过线性模型来近似描述非线性关系,进而实现对传染病发病人数的预测。
基于最小二乘法预测传染病的发病人数
基于最小二乘法预测传染病的发病人数传染病的预测是公共卫生管理的一项重要任务,预测传染病的发病人数有助于制定有效的防控措施,在对社会稳定和人民健康起到重要作用。
最小二乘法可以应用于传染病的预测,对于固定模型和确定的数据集,它是一种最简单和最常用的预测方法。
最小二乘法的基本原理是通过拟合一条曲线来预测未来的数据。
在传染病的预测中,可以采用时间序列模型和基于回归的模型来进行预测。
时间序列模型基于历史数据预测未来数据,而基于回归的模型通常使用一组变量来预测发病人数。
最小二乘法的基本步骤包括收集数据、选择合适的模型、计算模型的拟合程度以及预测未来的发病人数。
下面将以一种基于回归的模型,即线性回归模型,来进行预测。
收集数据:首先需要收集传染病的历史数据,包括发病人数和时间。
这些数据可以通过疾控中心或公安部门等机构获取。
选择合适的模型:线性回归模型是一种基于变量之间的线性关系来预测目标变量的方法。
在传染病的预测中,线性回归模型可以用来预测发病人数。
为了建立线性回归模型,需要选择一组变量,这些变量通常包括时间、人口密度、环境因素、治疗方式等。
计算模型的拟合程度:计算模型的拟合程度可以用回归方程的残差平方和来衡量。
残差平方和是所有真实值与预测值之差的平方和,它的值越小,表明回归方程对数据的拟合效果越好。
预测未来的发病人数:在计算完回归方程之后,就可以使用该方程来预测未来的发病人数。
预测的时间段可以根据实际情况进行选择,可以是一天、一周、一个月等。
最后,需要指出的是,预测模型的准确性取决于许多因素,包括数据的质量、模型的选择和数据的时间跨度等。
因此,在实际应用中,需要对模型进行不断优化和调整,以逐步提高预测的准确性。
基于最小二乘法预测传染病的发病人数
基于最小二乘法预测传染病的发病人数最小二乘法是一种常用的数学方法,用来求解线性回归问题。
在传染病学领域,我们可以利用最小二乘法来预测传染病的发病人数。
本文将介绍如何利用最小二乘法预测传染病的发病人数,并探讨其在实际应用中的意义和价值。
传染病是指由病原微生物引起的、在人群中容易传播的疾病。
传染病的发病人数受到多种因素的影响,如病原体的传播能力、人群的免疫水平、环境因素等。
预测传染病的发病人数对于制定防控策略、分配医疗资源、保护公众健康具有重要意义。
在利用最小二乘法预测传染病的发病人数时,我们首先需要确定传染病的传播模型。
传染病的传播通常可以用SIR模型来描述,SIR模型将人群分为易感者(Susceptible)、感染者(Infectious)和康复者(Recovered)三类,并通过一组微分方程来描述它们之间的相互转化关系。
然后,我们需要收集传染病的流行病学数据,如发病人数随时间的变化,不同人群之间的接触率等。
接着,我们可以利用最小二乘法来拟合SIR模型,估计模型的参数,并进行传染病发病人数的预测。
利用最小二乘法预测传染病的发病人数有着重要的应用意义。
它可以帮助政府和卫生部门更好地制定防控策略。
通过对传染病发病人数的预测,政府可以及时调配医疗资源,采取有效的防控措施,最大限度地减少传染病的传播。
它可以促进医学研究和科学发展。
通过对传染病传播机制的深入研究和预测,科学家们可以更好地了解病原体的特性,探索传染病的防治方法,推动传染病学的发展。
它对于保护公众健康具有重要意义。
通过对传染病发病人数的预测,我们可以预警公众,提醒他们采取防护措施,减少感染风险,保护自己和他人的健康。
利用最小二乘法预测传染病的发病人数也面临着一些挑战和局限性。
传染病的传播过程受到多种因素的影响,如人口流动、季节变化、政策干预等,这些因素都可能影响传染病的传播模式和发病人数的预测结果。
传染病的数据往往存在一定的不确定性和随机性,这也会对预测结果产生一定影响。
基于最小二乘法预测传染病的发病人数
基于最小二乘法预测传染病的发病人数传染病的发病人数是一种常见的公共卫生问题。
为了预测传染病的发病人数,我们可以使用最小二乘法建立一个预测模型。
最小二乘法是一种常见的统计方法,通过拟合一个线性模型来找到最佳的预测曲线。
我们需要收集相关的数据。
对于传染病发病人数的预测,我们需要收集历史上的发病数据。
这些数据可以来自于医疗机构、卫生部门或者其他可靠的数据源。
接下来,我们需要对数据进行处理和整理。
我们可以将收集到的数据整理成一个时间序列,将时间作为自变量,发病人数作为因变量。
然后,我们可以将时间序列按照一定的时间间隔进行分组,比如按照月份或者季度。
这样可以减少数据量,使得分析更加方便。
在数据处理完成后,我们可以利用最小二乘法建立一个线性回归模型。
线性回归模型的形式为:Y = βX + α,其中Y表示发病人数,X表示时间。
β表示增长率,α表示截距。
我们通过最小二乘法来求解β和α的估计值。
最小二乘法可以通过最小化残差平方和来求解β和α的估计值。
残差是指观测值与模型预测值之间的差异。
最小二乘法的目标是使得残差平方和最小化。
我们可以利用得到的回归方程来进行预测。
给定一个新的时间点,我们可以利用回归方程来计算相应的发病人数的预测值。
这样就可以通过最小二乘法预测传染病的发病人数。
需要注意的是,最小二乘法只能用于线性关系的建模。
对于非线性关系的建模,我们可以使用其他的方法,比如多项式回归或者非线性回归。
在使用最小二乘法预测传染病的发病人数时,我们需要注意数据的可靠性和准确性。
还需要考虑其他因素的影响,比如季节性因素、人口变动等。
指数曲线模型在我区乙型肝炎发病预测中的应用
指数曲线模型在我区乙型肝炎发病预测中的应用
王锡武;马宁
【期刊名称】《中国卫生统计》
【年(卷),期】2003(020)004
【摘要】@@ 进入90年代以后,和平区加强肝炎的防治工作,重点开展乙肝疫苗接种工作,使年平均发病水平控制在40/10万以下.我们将1995~2001年的乙肝年发病率做动态分析及观察并预测2002年乙肝的发病趋势.
【总页数】1页(P211)
【作者】王锡武;马宁
【作者单位】沈阳市和平区疾病预防控制中心,110001;沈阳市和平区疾病预防控制中心,110001
【正文语种】中文
【中图分类】R511
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基于模糊多项式拟合的乙肝发病率预测
基于模糊多项式拟合的乙肝发病率预测
康育慧;曹文君
【期刊名称】《山西师范大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2018(032)001
【摘要】本文主要探讨了模糊多项式拟合技术在乙肝发病率预测的应用.利用模糊多项式拟合技术对我国内地法定报告乙肝发病率进行拟合并预测,乙肝发病率模糊多项式拟合的平均相对误差为1.83%,小于中长期预测精度要求的20%,模型可用于后推预测.最后发现模糊多项式拟合模型用于乙肝发病率预测效果较好.
【总页数】4页(P1-4)
【作者】康育慧;曹文君
【作者单位】长治医学院数学教研室,山西长治046000;长治医学院公共卫生与预防医学系,山西长治046000
【正文语种】中文
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ARIMA模型在乙肝发病预测中的应用
ARIMA模型在乙肝发病预测中的应用吴爱萍;陈银苹;张天哲;范红敏;周海英;王翠玲;冯淑秀【期刊名称】《中国现代医学杂志》【年(卷),期】2012(22)22【摘要】目的拟合ARIMA模型对迁安市乙肝发病趋势进行时间序列分析和预测,为乙肝预警系统提供决策依据.方法收集迁安市2004年1月~2010年12月乙肝月发病率资料,利用SPSS统计分析软件拟合ARIMA模型并预测2011年乙肝逐月发病率.结果拟合最佳模型为ARIMA(0,1,1)(1,1,0)12,残差为白噪声序列,预测值与实际值的平均相对误差为0.133,预测结果较为可靠.结论利用ARIMA模型进行乙肝发病率的短期预测,预测结果符合当前的发病现状及采取的防治措施,能够对乙肝的早期预警模型的建立提供借鉴,从而有针对性地采取相应的控制措施.【总页数】5页(P78-82)【作者】吴爱萍;陈银苹;张天哲;范红敏;周海英;王翠玲;冯淑秀【作者单位】河北联合大学基础医学院病理教研室,河北唐山063000;河北联合大学公共卫生学院流行病与卫生统计学学科(河北省煤矿卫生与安全实验室),河北唐山063000;河北联合大学公共卫生学院流行病与卫生统计学学科(河北省煤矿卫生与安全实验室),河北唐山063000;河北联合大学公共卫生学院流行病与卫生统计学学科(河北省煤矿卫生与安全实验室),河北唐山063000;河北医科大学附属唐山工人医院胸外科,河北唐山063000;迁安市疾病预防控制中心传染病防治科,河北迁安064400;河北联合大学公共卫生学院流行病与卫生统计学学科(河北省煤矿卫生与安全实验室),河北唐山063000【正文语种】中文【中图分类】R512.6【相关文献】1.ARIMA模型在江西省布鲁氏菌病发病数预测中的应用 [J], 黄玉萍; 傅伟杰; 熊长辉; 刘晓青; 胡国良2.ARIMA模型在流感样病例发病预测中的应用 [J], 耿利彬;杨育松;王娅琼;王化勇3.SARIMA模型在河南省急性出血性结膜炎发病预测中的应用 [J], 张世洁;温莹;祝方;程锦泉4.SARIMA模型在新疆布鲁氏菌病发病预测中的应用 [J], 张隆;邢喜民;徐加波5.ARIMA模型在丙型肝炎月发病数预测中的应用 [J], 刘双;柳晓琳因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
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乙型病毒性肝炎发病率的短期预测
许强;张爱祥;郭立新
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组合模型对乙肝发病趋势的预测研究
组合模型对乙肝发病趋势的预测研究陈银苹;吴爱萍;余亮科【期刊名称】《解放军医学杂志》【年(卷),期】2014(39)1【摘要】目的建立乙肝发病率(1/10万)的ARIMA-GM组合模型,并将其应用于乙肝发病率的预测,为及早发现疾病发展趋势和及时采取控制对策提供科学依据.方法收集河北省迁安市2004年1月-2012年12月的乙肝月发病率资料,应用SPSS 13.0软件进行ARIMA建模拟合;采用GM(1,1)模型对上述获得的带阈值的残差序列进行修正并构造出组合预测模型,利用此模型对该市2013年乙肝逐月发病率进行预测.结果 ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12模型较好地拟合了乙肝的发病情况,模型的所有参数都通过统计学检验;采用阈值为3的GM(1,1)模型对残差序列进行修正,预测模型通过了精度检验(C=0.673,P=0.877),模型拟合精度为基本合格,ARIMA-GM 组合模型的MAE、MAPE值均比单个模型小.利用组合模型对2013年乙肝发病率进行预测的结果显示,总体趋势与之前一致.结论 ARIMA-GM组合模型能较好地拟合乙肝发病情况,预测精度高于ARIMA季节乘积模型,且其预测结果能够为乙肝早期预测预警模型的建立提供借鉴,从而有针对性地采取相应的控制措施.【总页数】5页(P52-56)【作者】陈银苹;吴爱萍;余亮科【作者单位】063007河北唐山河北联合大学公共卫生学院;063007河北唐山河北联合大学病理系;063000河北唐山河北联合大学附属医院感染性疾病科【正文语种】中文【中图分类】R512.6【相关文献】1.组合模型对肺结核发病趋势的预测研究 [J], 陈银苹;吴爱萍;余亮科;许雅丽;蒋宁;杨阳;张锦;张静宇;曹燕花2.利用遗传算法优化的ARIMA-BP组合模型预测手足口病发病趋势 [J], 吴文博;李虹艾;万鹏程;袁秀琴3.利用遗传算法优化的ARIMA-BP组合模型预测手足口病发病趋势 [J], 吴文博;李虹艾;万鹏程;袁秀琴;4.神经网络自回归模型在丙肝发病趋势和预测研究中的应用 [J], 张欣;刘振球;袁黄波;吴学福;吴明山;张铁军5.应用灰色模型GM(1,1)预测乙肝发病趋势 [J], 林健燕;郭泽强因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
《2024年乙肝肝硬化背景下比较T2WI、DWI在LI-RADS运用中的效能》范文
《乙肝肝硬化背景下比较T2WI、DWI在LI-RADS运用中的效能》篇一乙肝肝硬化背景下比较T2WI与DWI在LI-RADS运用中的效能一、引言乙肝肝硬化是临床上常见的慢性肝脏疾病,严重影响着患者的生活质量和生命安全。
对于乙肝肝硬化患者的诊断和治疗,需要采用高效、准确的影像学技术。
LI-RADS(肝病影像学报告和数据系统)为乙肝肝硬化等肝病的影像学诊断提供了标准化的报告系统。
在LI-RADS系统中,T2WI(T2加权成像)和DWI(扩散加权成像)是两种常用的磁共振成像技术。
本文旨在比较T2WI和DWI在乙肝肝硬化背景下的应用效能,为临床诊断提供参考依据。
二、方法1. 研究对象选取经临床确诊为乙肝肝硬化的患者,共100例,其中男性70例,女性30例,年龄范围为35-75岁。
所有患者均接受T2WI 和DWI检查。
2. 影像学检查采用磁共振成像技术进行T2WI和DWI检查。
T2WI主要用于观察肝脏的解剖结构和病变形态,DWI则用于评估病变组织的扩散特性。
在LI-RADS系统中,对两种成像技术的结果进行评估和分类。
3. 数据处理收集患者的影像学资料,对T2WI和DWI的检查结果进行对比分析。
采用统计学方法对两种成像技术的诊断效能进行评估,包括敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值等指标。
三、结果1. T2WI在LI-RADS中的应用T2WI能够清晰地显示肝脏的解剖结构和病变形态,对于诊断乙肝肝硬化及其并发症具有较高的敏感度和特异度。
在LI-RADS系统中,T2WI主要用于评估肝脏病变的大小、数量、位置和形态等信息,为临床诊断提供重要的参考依据。
2. DWI在LI-RADS中的应用DWI能够通过测量水分子的扩散特性来评估病变组织的性质。
在乙肝肝硬化背景下,DWI能够有效地检测出肝脏病变的扩散情况,对于鉴别良恶性病变具有较高的价值。
在LI-RADS系统中,DWI主要用于评估病变组织的扩散程度和恶性程度等信息。
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加 权 最 小 平 方 法 在 乙肝 发 病 率 预 测 中的 应 用
崔淑云 孙爱峰
在我国法定报告的传染病中, 乙肝的发病数和发病率多
年来一直高居前列。乙肝给患者、 、 家庭 社会造成沉重的经
算绝对误差和相对误差的绝对值( 见表 1) 。根据预测精度
的要求叫, 长期预侧( ~1 年) 相对误差在3 % 一 % , 5 0 0 4。 中
性的影响。可见患者在选择以及对流产方法有不正确的认
识时, 医生的态度是很重要的。医生应尽可能提供两种流产 方法的有关信息 , 根据患者的要求及 自 身条件, 为患者提供 更适宜的咨询和建议。无论任何时候, 医生都应同情那些要 求流产的患者 , 帮助她们作出更为满意、 放心的 选择。
. 考文 献 曹泽毅. 中华妇产科学 人民卫生出版社. 1 , :2 7 . 5 3 9 ,5 5 2 9
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讨论
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解方程求参数
应用加权最小平方法得 到的预测 回归方程对某地 区
9 0 2001 年乙 19 一 肝发病率水平进行拟合, 从结果看, 拟合效
果较理想 , 外推预测结果可信, 可用于预测数年( 通常为 2 3 年) 该地区乙肝 的发病率水平。预测 20 2 年发病率为 0
‘ 一, 工a 卜 t 工a 1 坛 艺 七, 艺a 艺。 一 矿一 一 ’ ,‘ 叉。 一, 艺 一 一XQ 一 “l t ,
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30. 8 6 1 万, 0/ 0 实际发病率为 3 月2/ 10 万, 0 相对误差为 2, % , 2 6 预测精度较高; 同理, 3 年和21 )4 年发病率的预 20 0 ) 侧值分别为3 . 495/ 1 万和3 . 184 1 万。可见, 2 0 4 / 0 随着时间 延长, 乙肝发病率逐年增加, 须加强对乙肝的预防和控制。
2 4 12
29
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器 一 。(一 一 二 二2: 二 。 t) 。 一 b 釜 一 a, 一 b)= 二2: 一 。 。 (: 一 t
整理后得标准方程
3
20 0 2 20 0 」
期预测( 1 一 年) 相对误差在 1 % 一 % , 5 0 0 2 本文的预测值在 正常的误差范围内, 因此, 该预测回归方程是可信的。
济负担, 给杜会经济发展带来不容忽视的影响, 是许多家庭
因病致贫、 因病返贫的重要原因, 同时也引发一系列社会问
鹿, 是我国 现阶段最为突出的 公共卫生间题之一f 。因 ] l 此.
50
中国现代药物应用 20 7 年 ,月第 1 卷第 6 期 0
C肠 J M记 Dr “Ap. , p Zo 7 , 】! , 6 n u 1 s . o V。 No
时, 医生要思考的范围应该是很宽的, 除了流产本身所涉及 的问题外, 还要考虑到患者的经济条件、 社会环境、 心理状态 等等。本调查结果表明, 6 例选择药物流产者中.有 8. 8% 3 1 的患者不愿被熟人知道, 认为药物流产更容易保密和保护个 人隐私, 3肠的患者受医务人员倾向性的影响, 例选 有7. 阅 择手术流产者中, 1 .0% 的患者考虑到费用间题, 有5 有 0 0% 1 , 的患者无随诊条件, 0% 的患者受医务人员倾向 有5.
1. 乞3 列出预测回归方程
2 结果
与G ( 1, 模型 分 M 1 ) 的 析结论[ 比 c M 1, 模型相 ] 2 较, ( 1 )
对误差均小于 7% , 而加权最小平方法相对误差在0. 2 % 0
2. 1 求预测回 归方程 经过计算工 , 2. 4 4 5, 矿一 矿一二 9 2 \
2 . 8 肠之间, 1 后者比前者普遍大, 但均在正常的误差范围, 两者的预测回归方程均可用于本地区乙肝发病率的 二 .237 2, 。 、 6 . 258 1, 。 吸。 690. 655 6, a一 4 6 1 一 =2 工 一匕 二 艺 , 因此, 预侧 。 户二 4 ,7 5, 28 96 将上述数值代人 a 和 b 的计算公式得: ‘ = 应用加权最小平方法的关键在于确定权数。一种是 自 8. 84 ,习. 6 9, 9 卜 8 所以, 预侧回归方程为瓦二 “9 十 689l 8. 1. a 然数权数, 即以1.2, …作为由远及近的权数, 3, 但不便于控 么2 预测值的计算和误差分析 将t 二 2, 二, 分别代 1, 3, 1 2 人到预测回归 程中, 求得各年度乙肝发病率的预测值. 计 制;最常用的是指 权敛 矿」 < “< 1) , n 小, 必 (0 若t 权 大;若 n一大, 必小 2 种权 都体现了远小近大的原则。 t 权 作者草位:13 侧〕吉林省白 7 侧 城市传染病院( 崔椒云) , 白城卫生 仪 值一般凭经验选定, 如果突出近期观测值的作用, 口取小 职工中等专业学校( 孙爱峥) 值, “越小, 之间的差别越大;若近期资料的作用仅稍大 权
分别求 队b 的偏导数使之等于零, 可见
0 1 2 1 3 1 巧 7 1 5 1 0 2 2 4 2 乃 灯
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书 石
相对误差〔 ) %
18 . 6 2 22 8 1 17 . 6 6 4 . 32 4. 6 2 7 . 84 10 . 54 1 1 . 19 9 . 58 0 20 1。 7 4 3 92
对人群乙肝发病率进行预测, 可以为本地区乙肝防治工作提
供科学的依据。
1 资料来源和方法
年份
直 0 99
表1 1 9 一 9 0 2001年某地区乙 肝发病率预测值
的计算和误差分析表
时序
, 己 , ‘ ,
实际值
12 . 95 15 . 84 16 . 9目
预测值 绝对误差
1. 1 资料来源[ ] 2
199。 2 0 年某地区乙肝发病率( 1/ 0 一 1 0 l
199 1 19 9 2
万) 资料见表 1 实际值栏, 数据真实可靠。
4
1. 2 方法 采用加权最小平方法[ 预测某地区乙肝发病 ] 3
率, 其基本原理和步骤为:
19 9 3 19 94 19 9 5
7 . J 6
16 . 3 1 16 . 53 17 石 0 18 . 7 0
舀 民
1. 2. 1 确定权数 选择指数权数 。 , 。二 6 I . 取 0. a