Auto-regressive模型在全国婴儿死亡率拟合中的应用
应用残差自回归模型预测2020年我国妇幼卫生健康指标
M odel p aram eters Inte rc ept
E stim ate
SE
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P
4. 025 40 0. 102 8 39. 170 2 < 0. 000 1
A utoregressive, lag 1 0. 857 49 0. 150 6 5. 692 9 < 0. 000 1
Log linear trend - 0. 072 40 M odel variance 0. 002 65
努力提高全民健康水平 [ 1 ] 。 为了给 # 健康中国 2020∃战略妇幼卫生健康计
划的制订提供理论依据, 本研究采用时间序列残差 自回归方法对 2020年我国 IMR、U5MR 和 MMR 可 能达到的水平进行了预测。
1 资料与方法
1. 1 资料来源 本研究采用了卫生部信息中心公布的 1989 至
使用时间序列分析方法来建立预测模 型并进行预
测。原始数据经过一阶差分后趋于平稳, 但因为是 白噪声序列, 拟合自回归 ( autoregression, AR )、移动
平均 ( m oving average, MA )、自回归 移动平 均 ( au
to regression m oving average, ARMA ) 和求和 自回归
do:i 10. 3969/ .j issn. 1671 167X. 2010. 02. 023
Forecast of th e ind icators on m aternal and ch ild health of China in 2020 using auto regressive m odel
图 1 我国监测地区妇幼卫生健康指标
Figure 1 Th e indicators on m aternal and ch ild health in the surveillance areas in Ch ina
基于支持向量回归的5岁以下儿童死亡率预测模型
文章编号：1003-8507（2009）24-4601-04中图分类号：R195.1文献标识码：A【流行病与统计方法】基于支持向量回归的5岁以下儿童死亡率预测模型张俊辉1，2，潘晓平1，潘惊萍3，刘敬涛3摘要：［目的］采用支持向量回归建立预测模型对5岁以下儿童死亡率进行统计预测。
［方法］用支持向量回归建立回归模型，对四川省的5岁以下儿童死亡率进行预测。
同时用径向基函数神经网络建立回归模型对同一数据进行预测。
［结果］支持向量回归预测精度高于径向基函数神经网络。
［结论］利用支持向量回归建立预测模型是一个新颖而有发展前途的方法。
关键词：支持向量回归；5岁以下儿童死亡率；预测AN APPLICATION STUDY OF SUPPORT VECTOR REGRESSION IN THE FORECASTING OF CHILD MORTALITY RATE UNDER AGE5IN SICHUAN ZHANG Jun-hui，PAN Xiao-ping，PAN jing-ping，et al.（West China School of Public Health，Sichuan University，Chengdu610041，China）Abstract：［Objective］To establish a prediction model for child mortality under age5（U5MR）by using the method of support vector regression（SVR）.［Methods］A regression model based on SVR was used to forecast the U5MR in Sichuan.In addition，radial basis function artificial neural network（RBFNN）was used to forecast the same data.［Results］The predic-tion performance of SVR was much better than RBFNN.［Conclusion］Using SVR to solve regression problem is a method with promising prospect.Key words：Support vector machine；Child Mortality under age5years old；Forecasting婴儿死亡率是反映妇幼健康状况的敏感指标。
时间序列实验指导书正文
实验一 平稳性与纯随机性检验一、实验目的通过本实验，使学生（1）掌握时序图的绘制方法； （2）能够判断时间序列的平稳性； （3）能够检验时间序列的纯随机性。
二、实验要求根据数据作图，采用时序图检验和自相关图直观判断序列是否平稳，利用LB 统计量检验时间序列是否为纯随机性序列，并按具体的题目要求完成实验报告。
三、实验内容实验题目：1945-1950年费城月度降雨量数据如下（单位：mm ），见下表。
69.3 80.0 40.9 74.9 84.6 101.1 225.0 95.3 100.6 48.3 144.5 128.3 38.4 52.3 68.6 37.1 148.6 218.7 131.6 112.8 81.8 31.0 47.5 70.1 96.8 61.5 55.6 171.7 220.5 119.4 63.2 181.6 73.9 64.8 166.9 48.0 137.7 80.5 105.2 89.9 174.8 124.0 86.4 136.9 31.5 35.3 112.3 143.0 160.8 97.0 80.5 62.5 158.2 7.6 165.9 106.7 92.2 63.2 26.2 77.0 52.3 105.4 144.3 49.5 116.1 54.1 148.6 159.3 85.3 67.3 112.8 59.4 （1） 计算该序列的样本自相关系数k ∧ρ（k=1,2,……,24）。
（2） 判断该序列的平稳性。
（3） 判断该序列的纯随机性。
实验步骤：第一步： 编程建立SAS 数据集。
第二步： 利用Gplot 程序对数据绘制时序图。
第三步： 从时序图中利用平稳时间序列的定义判断是否平稳。
第四步： 利用ARIMA 程序对数据进行分析，根据输出的Identify 语句中的样本自相关图，由平稳时间序列的特性判断是否平稳。
第五步： 根据输出的Identify 语句中的纯随机检验结果，利用LB 统计量和白噪声特性检验时间序列是否为纯随机序列。
数学模型在拟合围生儿出生缺陷率变化趋势中的应用
数学模型在拟合围生儿出生缺陷率变化趋势中的应用作者：李晓妹刘晓冬杨晓红李向云【摘要】目的探讨模拟效果好的数学模型，以拟合围生儿出生缺陷的变化趋势，为卫生部门制定相应的防制对策提供理论依据。
方法根据我国2001～2006年间围生儿出生缺陷率的变化特点，选用线性函数、幂函数、二次多项式函数对围生儿出生缺陷率变化趋势进行拟合，比较分析各模型的拟合优度及残差等判别指标。
结果二次多项式模型的拟合效果好于其它2个数学模型，拟合的二次多项式函数为Y=92.8+12.018X-0.554X2。
结论应用二次多项式模型拟合2001～2006年围生儿出生缺陷率的变化趋势，效果理想。
【关键词】数学模型;围生儿;出生缺陷率;拟合【Abstract】Objective To probe into an effective mathematical model for fitting the prevalence of birth defect among the perinatal infants, so as to provide the theoretical evidence for the department of preventive measures. Methods Based on the national birth defect surveillance data between 2001 and 2006, 3 kinds of mathematical models (Linear model, Power model and Quadratic model) were used to fit the trend ofprevalence of birth detect. The models were assessed by comparing the indexes of fitness and residues of the models. Results The Quadratic model was more suitable than the other models. The Quadratic function was: Y=92.8+12.018X-0.551X2. Conclusion The Quadratic model was an effective model in fitting the prevalence of birth defect in Chian from 2001 to 2006.【Key words】 Mathematical model; Perinatal infants; Birth defects rate; Fitting近年来，我国围生儿出生缺陷的发生率呈逐年上升趋势[1,2]。
autoarima 参数
autoarima 参数AutoARIMA（Auto-Regressive Integrated Moving Average）是一种自适应时间序列预测模型，它能够自动选择并优化参数，以达到较好的预测效果。
AutoARIMA由三个主要部分组成：自回归（AR）、积分（I）和移动平均（MA）模型。
在实际应用中，恰当设置模型参数至关重要。
本文将介绍如何设置AutoARIMA的参数以及如何选择最优参数。
1.什么是AutoARIMA？AutoARIMA是一种基于统计学原理的时间序列预测方法。
它能够自动识别并选择最优的自回归和移动平均模型参数，以提高预测精度。
与其他时间序列模型相比，AutoARIMA具有较高的可塑性和较强的泛化能力，适用于各种复杂的数据场景。
2.AutoARIMA的参数设置在AutoARIMA模型中，需要设置以下几个关键参数：- p（自回归项阶数）：选择合适的p值，使模型能够捕捉到数据中的相关性。
- d（差分次数）：用于消除时间序列的平稳性。
差分次数过少可能导致残差序列不平稳，过多则可能导致过度拟合。
- q（移动平均项阶数）：与p类似，选择合适的q值以达到较好的预测效果。
3.如何选择最优参数？选择最优参数是AutoARIMA模型预测精度的关键。
以下是一些建议：- 使用交叉验证（Cross Validation）方法，将数据集划分为训练集和测试集，评估模型在不同参数组合下的预测性能。
- 利用信息准则（例如AIC、BIC等）选择最优模型。
一般而言，较小的AIC或BIC值表示更好的模型性能。
- 结合实际业务场景和数据特点，权衡预测准确性与模型复杂度。
避免过拟合现象，同时确保模型具有较高的泛化能力。
4.应用实例以下是一个使用AutoARIMA进行预测的实例：假设我们有一份销售数据，希望预测未来三个月的销售额。
首先，对数据进行预处理，如缺失值处理、异常值检测等。
然后，使用AutoARIMA模型进行预测。
GM(1,1)灰色模型在拟合我国婴儿死亡率中的应用
【 关键词 】 灰 色模 型
拟合
婴儿死亡率
中 图 分 类 号 ： １５ １ Ｒ ７ 文 标 识 码 ： 文 章 编 号 ：０ ６５ ５ （ ０９）１０ ３ －３ Ｒ ９ ． ： １２ Ａ １０ －２ ３ ２ ０ ０ －０ ３０
Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ｒ ｙ ｔ ｅ ｒ ｄ ｌｏ ｏ ｅ ａ ｔｎ ｎ ａ ｔｍ ｏ ｔ ｌ ｙ ｒ ｔ Ｌ ｐ ｉ ｔｏ ｆｇ ｅ ｈ ｏ ｙ ｍｏ ｅ ｎ ｆ ｒ ｃ ｓｉ ｇ ｉ ｆ ｎ ｒａ ｉ ａ ｅ ｃ ｔ ／Ｘｉ ｎ － ｕ ａ ｇ ｙ ｎ，Ｌ Ｕ Ｘｉｏ ｄ ｎ ｌ ａ — ｏ ｇ，ＭＡ Ｌ — ｎ，ｅ １ ｉｍｉ ｔａ．
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Ｄ ｐ ｒ ｅｔｆＰｅｅｔｅＭｅｉｎ ， ｅａｔ ｎ ｏ ｒ ｎｉ ｄｃ ｅ ｍ ｖ ｖ ｉ
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立用多元线性回归研究国家婴儿死亡率与妇女文盲率之间的关系讲解
实验二：多元线性回归分析一．实验目的熟练应用EViews软件作多元线性回归分析。
二．实验主题立用多元线性回归分析研究国家婴儿死亡率与妇女文盲率之间的关系。
三．实验内容1、先验的预期CM和各个变量之间的关系。
2、做CM对FLR的回归，得到回归结果。
3、做CM对FLR和PGNP的回归，得到回归结果。
4、做CM对FLR，PGNP和TFR的回归结果，并给出ANOVA。
5、根据各种回归结果，选择哪个模型？为什么？6、如果回归模型（4）是正确的模型，但却估计了（2）或（3），会有什么后果？7、假定做了（2）的回归，如何决定增加变量PGNP和TFR？使用了哪种检验？给出必要的计算结果。
四．实验报告要求:1、问题提出2、指标选择3、数据选择4、数据处理5、数据分析6、建立模型以及模型检验 7、报告结论 8、实验总结1、问题提出一个国家的婴儿死亡率关系到一个国家的未来发展，反映了国家人民的健康水平与国家的发展水平，这一指标也是政府采取相关政策的一个重要依据。
在社会学中，一个国家的婴儿死亡率与妇女的文盲率之间存在一定的相关关系，但这两个指标之间存在着怎样的关系，为此，我们利用统计数据对这一问题进行实证分析。
2、指标选择我们选取一个国家的婴儿死亡率CM，女性识字率FLR进行分析。
考虑到影响婴儿死亡率的因素较复杂，尤其是经济发展状况、总生育率等也会对其产生重要影响，考虑到实验的准确性，同时研究人均GNP（PGNP）和总生育率（TFR）对婴儿死亡率的影响。
预期：1）预期CM与FLR存在负相关关系。
一方面，女性受教育程度越高，其知识越丰富，自我保护意识和能力就越强，则更善于保护自己和婴儿；另一方面，女性教育程度越高，其就业机会与收入获得途径就越多，可以更好的保障自己和婴儿的生活。
因此，我们预期FLR的提高会导致CM降低。
2）预期CM与PGNP存在负相关关系。
人均GNP的提高使人们的物质生活水平得到提高，改善了人民、食、住、行等诸方面的条件，特别是使人们摄取的营业素增加，营养素结构合理，从而增加人们的体质；使人们从繁重的体力劳动和恶劣的工作环境中解脱出来，有充足的精力和时间来关心自己及其后代的身体健康，提高生活质量。
ARIMA模型在婴儿死亡率预测中的应用
ｄ ｕ ｒ ｉ ｎ ｇ １ ９ ９ １ ｔ Ｏ ２ ０ １ ２ ｉ ｎ Ｓ ｈ ａ ｎ ｘ ｉ ． Ｔｈ ｅ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ａ ｃ ｔ ｕ ａ ｌ Ｉ Ｍ Ｒ ｗａ ｓ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｗａ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ Ｏ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ
Ａ ＲＩ ＭＡ 模 型 ，用 所 建 模 型 比较 预 测 值 与 实 际值 差 异 ，并 预测 ２ ０ １ ３ —２ ０ １ ５年 山 西 省 婴 儿 死 亡 率 。 结 果 模
型 ＡＲ Ｉ ＭＡ （ １ ，２ ，Ｏ ）较好 地 拟 合 了既 往 时 间段 的婴 儿 死 亡 率 的 时 间序 列 ，模 型 自 回归 参 数 Ａ Ｒ１ 一
一
０ ． ７ ５ ４ ， Ｐ＜ ０ ． ０ １ ，有 统 计 学 意 义 ， 赤 池 信 息 准 则 （ ＡＩ Ｃ） 一
７ ０ ． ２ ０ ４ ，模 型 残 差 为 白 噪 声 （ Ｐ＞ ０ ． ０ ５ ） ，模 型 数 学 函 数 式 为 ， 一０ ． ０ ６ ７＋ １ ． ２ ４ ６ ｙ ， 一 ＋ ０ ． ５ ０ ８ Ｙ 一
ｐｒ ｅ ｄｉ ｃ ｔ ｉ ｎｇ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎｆ ａ ｎｔ ｍ ｏｒ ｔ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｒ ａ ｔ ｅ （ Ｉ Ｍ Ｒ） ． Ｍｅ ｔ ｈｏ ｄｓ Ａ ＲＩ Ｍ Ａ ｍｏ ｄｅ ｌ ｗａｓ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈｅ ｄ ｂ ａｓ ｅ ｄ ｏｎ ｄａ ｔ ａ ｏｆ ｉ ｎ ｆ ａ ｎｔ ｍ ｏｒ ｔ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｒ ａ ｔ ｅ ａ ｎａ ｌ ｙｚ ｅ ｄ ｂｙ ＳＰＳＳ１ ６． ０ ａ ｎ ｄ ｃ ｏｌ ｌ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ ｆ ｒ ｏ ｍ Ｗ ｏｍ ｅ ｎ ａ ｎｄ Ｃｈｉ ｌ ｄ ｒ ｅ ｎ Ｈｅ ａ ｌ ｔ ｈ Ｓｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ Ｒｅ ｐ ｏｒ ｔ ｄａ ｔ ａ ｂａ ｓ ｅ
应用残差自回归模型预测2020年我国妇幼卫生健康指标
应用残差自回归模型预测2020年我国妇幼卫生健康指标任正洪;安琳;张伶俐
【期刊名称】《北京大学学报（医学版）》
【年(卷),期】2010(042)002
【摘要】目的:预测2020年我国妇幼卫生健康指标.方法:利用1989至2007年我国监测地区的婴儿死亡率、5岁以下儿童死亡率和孕产妇死亡率数据,采用时间序列残差自回归分析方法建立预测模型,经统计学检验和评价后再进行预测.结果:分别获得了婴儿死亡率、5岁以下儿童死亡率和孕产妇死亡率残差自回归模型,各模型及其参数都通过了统计学检验,回代后平均绝对误差在5%左右,模型的决定系数都超过了90%.结论:根据各自的模型预测结果,2020年我国婴儿死亡率将为
6.35‰,5岁以下儿童死亡率为
7.37‰,孕产妇死亡率为22.21/10万.
【总页数】4页(P221-224)
【作者】任正洪;安琳;张伶俐
【作者单位】北京大学医学部公共卫生学院妇女与儿童青少年卫生学系,北
京,100191;北京大学医学部公共卫生学院妇女与儿童青少年卫生学系,北京,100191;卫生部妇幼保健与社区卫生司
【正文语种】中文
【中图分类】R195.3
【相关文献】
1.残差自回归模型在中国人口出生率预测中的应用 [J], 刘晓冬;姜宝法
2.利用曲线拟合模型对2020年我国妇幼卫生健康指标的预测 [J], 任正洪;安琳;张伶俐
3.残差自回归模型在安徽省GDP预测中的应用 [J], 刘兆鹏
4.残差自回归模型在甲型病毒性肝炎发病数预测中的应用 [J], 刘天;姚梦雷;黄继贵;夏世国;陈红缨;黄淑琼;吴杨;陈琦;刘漫
5.残差自回归模型在人工林红松树高生长规律预测中的应用 [J], 张毅;顾凤岐
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07cumcmA全一
目录摘要 (2)1问题综述 (3)1.1人口分析与预测的重要性 (3)1.2我国人口特点及其存在的问题 (3)1.3名词解释 (4)1.4人口金字塔分析 (4)1.5出生性别比分析 (5)1.6人口老龄化分析 (5)1.7人口城乡比例分析 (6)2人口预测的时间序列类模型 (6)2.1时间序列预测方法的基本介绍 (6)2.2自回归模型（AR：Auto-regressive） (7)2.3自回归模型（AR：Auto-regressive）的改进 (7)2.4改进自回归模型的预测结果 (7)2.5改进自回归模型的优缺点 (8)3.人口预测的微分方程类模型 (9)3.1Malthus & Logistic模型：ODE模型 (9)3.2人口发展动力学方程：PDE模型 (10)4LESLIE矩阵动力学模型 (10)4.1 LESLIE矩阵模型的建立 (10)4.2模型的简化假设 (14)4.3总和生育率的预测：利用灰色增量系统模型 (15)4.3.1灰度模型算法步骤 (15)4.3.2灰度模型预测结果 (16)4.4 生育模式的预测——lognormal模型 (17)4.5 死亡率的预测——Compertz模型 (20)5预测结果及分析 (22)5.1中短期年龄树预测 (22)5.2 人口年龄结构预测 (23)5.3总人口长期预测 (23)5.4劳动年龄人口及人口抚养比预测 (24)5.5老龄化趋势预测 (25)5.6人口城镇化预测 (26)5.7育龄妇女人数预测 (26)5.8老龄结构变化趋势预测 (27)5.9总和生育率对总人数等的影响 (28)6模型的优缺点 (29)7几点建议 (29)参考文献 (30)A题：中国人口增长预测模型摘要中国是一个人口大国，人口问题始终是制约我国发展的关键因素之一。
根据已有数据，运用数学建模的方法，对中国人口做出分析和预测是一个重要问题。
我们分析了题目所给的数据，剔除了其中某些错误信息，并且同时结合搜索收集到的信息，对现阶段我国人口特点及其存在的问题作了分析。
开放三孩背景下人口结构预测与生育政策研究
Advances in Applied Mathematics 应用数学进展, 2023, 12(10), 4234-4247Published Online October 2023 in Hans. https:///journal/aamhttps:///10.12677/aam.2023.1210417开放三孩背景下人口结构预测与生育政策研究尤浩杰，杨雪陶*南京邮电大学理学院，江苏南京收稿日期：2023年9月13日；录用日期：2023年10月8日；发布日期：2023年10月16日摘要中国的人口问题是经济发展的关键因素，近年来我国出现低生育率陷阱、劳动力供给不足、老龄化加剧等一系列人口问题，并给社会养老、教育、医疗等方面带来了很大的挑战。
因此，通过分析生育政策对我国生育率以及人口年龄结构的影响，对完善生育配套设施提出建议至关重要。
本文利用改进的Leslie 模型，不仅考虑了“开放三孩”政策的影响效果，还增加了男性人口Leslie矩阵的构建，对未来10年人口的年龄结构进行了预测。
预测结果显示该政策实施后的三四年内人口数量会有短暂的上升，男女性别比基本保持稳定，至2032年与当前人口结构对比发现，人口出生率有所增加、劳动力稍有不足、人口老龄化比例略有上升。
还使用随机森林进行回归分析，研究养育成本和生育意愿之间的关系，分析“双减”政策所带来的教育减负是否会对人口出生率有影响。
结果显示城乡居民养育成本中教育支出逐年增长，养育成本是影响生育意愿的主要因素，实行“双减”政策对人口出生率有一定影响。
关键词Leslie模型，汇总测算法，人口出生率，生育意愿Research on Population StructurePrediction and Fertility Policy under theBackground of Opening up to ThreeChildrenHaojie You, Xuetao Yang*College of Science, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing JiangsuReceived: Sep. 13th, 2023; accepted: Oct. 8th, 2023; published: Oct. 16th, 2023*通讯作者。
我国妇幼死亡率GM(1,1)与线性回归预测模型研究
我国妇幼死亡率GM(1,1)与线性回归预测模型研究
李望晨;张利平;孔雨佳;王春平
【期刊名称】《中国卫生统计》
【年(卷),期】2010(027)004
【摘要】目的提出妇幼死亡率预测的GM(1,1)与线性回归模型,探讨资料处理、模型检验方法,以及适用性.方法论证后建立婴幼儿死亡率GM(1,1)模型和孕产妇死亡率线性回归模型.结果婴幼儿死亡率GM(1,1)模型预测效果好;孕产妇死亡率线性回归模型预测更优.结论 GM(1,1)适于离散、灰序列建模;事物呈时序线性变化时线性回归模型预测更优.
【总页数】3页(P366-368)
【作者】李望晨;张利平;孔雨佳;王春平
【作者单位】潍坊医学院数学教研室,261053;潍坊医学院预防医学系;潍坊医学院数学教研室,261053;潍坊医学院预防医学系
【正文语种】中文
【相关文献】
1.GM(1,1)灰色模型在拟合我国婴儿死亡率中的应用
2.我国高等教育毛入学率GM(1,1)预测模型及其应用研究
3.我国海洋新兴产业发展预测研究——基于灰色预测模型GM(1,1)
4.基于GM(1,1)灰色预测模型的我国民营医院发展趋势预测
5.福建省2030年碳达峰前二氧化碳排放趋势研究——基于GM(1,1)、GM(2,1)与GM(1,1)邓聚龙灰色预测模型
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立用多元线性回归研究国家婴儿死亡率与妇女文盲率之间的关系讲解
实验二：多元线性回归分析一．实验目的熟练应用EViews软件作多元线性回归分析。
二．实验主题立用多元线性回归分析研究国家婴儿死亡率与妇女文盲率之间的关系。
三．实验内容1、先验的预期CM和各个变量之间的关系。
2、做CM对FLR的回归，得到回归结果。
3、做CM对FLR和PGNP的回归，得到回归结果。
4、做CM对FLR，PGNP和TFR的回归结果，并给出ANOVA。
5、根据各种回归结果，选择哪个模型？为什么？6、如果回归模型（4）是正确的模型，但却估计了（2）或（3），会有什么后果？7、假定做了（2）的回归，如何决定增加变量PGNP和TFR？使用了哪种检验？给出必要的计算结果。
四．实验报告要求:1、问题提出2、指标选择3、数据选择4、数据处理5、数据分析6、建立模型以及模型检验 7、报告结论 8、实验总结1、问题提出一个国家的婴儿死亡率关系到一个国家的未来发展，反映了国家人民的健康水平与国家的发展水平，这一指标也是政府采取相关政策的一个重要依据。
在社会学中，一个国家的婴儿死亡率与妇女的文盲率之间存在一定的相关关系，但这两个指标之间存在着怎样的关系，为此，我们利用统计数据对这一问题进行实证分析。
2、指标选择我们选取一个国家的婴儿死亡率CM，女性识字率FLR进行分析。
考虑到影响婴儿死亡率的因素较复杂，尤其是经济发展状况、总生育率等也会对其产生重要影响，考虑到实验的准确性，同时研究人均GNP（PGNP）和总生育率（TFR）对婴儿死亡率的影响。
预期：1）预期CM与FLR存在负相关关系。
一方面，女性受教育程度越高，其知识越丰富，自我保护意识和能力就越强，则更善于保护自己和婴儿；另一方面，女性教育程度越高，其就业机会与收入获得途径就越多，可以更好的保障自己和婴儿的生活。
因此，我们预期FLR的提高会导致CM降低。
2）预期CM与PGNP存在负相关关系。
人均GNP的提高使人们的物质生活水平得到提高，改善了人民、食、住、行等诸方面的条件，特别是使人们摄取的营业素增加，营养素结构合理，从而增加人们的体质；使人们从繁重的体力劳动和恶劣的工作环境中解脱出来，有充足的精力和时间来关心自己及其后代的身体健康，提高生活质量。
基于支持向量机的婴儿死亡率预测模型
xi
,
xj)
(5)
而相应的分类函数也变为
n
∑ f ( x ) = sgn ( αi3 yi K ( x i , x ) + b 3 )
(6)
i =1
这就是支持向量机 。
这一特点提供了解决算法可能导致的“维数灾难”
问题的方法 :在构造判别函数时 ,不是对输入空间的样 本作非线性变换 ,然后在特征空间中求解 ,而是先在输
12 01026427 01026000 01016179
13 01010096 01010197 01010030
14 01019886 01020275 01019562
15
0101233 01012512 01014789
16 01013533 0101365 01008587
17 01011170 01011444 01024538
求得 ,或通过两类中任意一对支持向量取中值求得 。
对非线性问题 , 可以通过非线性变换转化为某个
高维空间中的线性问题 ,在变换空间求最优分类面 。这
种变换可能比较复杂 , 因此这种思路在一般情况下不
易实现 。但是注意到 , 在上面的对偶问题中 , 不论是寻
优目标函数 (3) 还是分类函数 (4) 都只涉及训练样本
18 01036102 01035900 01005599
19 01025061 01025425 01014523
20 01033345 01032700 0101935
6 01020002 01020275 01013602
7 01009542 01009300 01025412
8 01006249 01006250 01000152
基于支持向量机的婴儿死亡率预测模型
基于支持向量机的婴儿死亡率预测模型
张彤;殷菲;倪宗瓒
【期刊名称】《中国卫生统计》
【年(卷),期】2004(021)002
【摘要】目的将通常的回归分析方法应用于婴儿死亡率预测,结果往往不尽人意.因此,本文采用支持向量机回归算法建立预测模型对婴儿死亡率进行预测.方法采用支持向量机回归算法建立回归模型,并对全国22个省的32个县的婴儿死亡率进行预测.并用径向基函数神经网络建立回归模型对同一数据进行预测.结果预测值与实际值误差较小.该模型具有较高的预测精度.并且,支持向量机预测精度高于径向基函数神经网络.结论利用SVM回归算法建立预测模型是一个新颖而有发展前途的方法.【总页数】4页(P78-80,84)
【作者】张彤;殷菲;倪宗瓒
【作者单位】四川大学华西公共卫生学院卫生统计学教研室,610041;四川大学华西公共卫生学院卫生统计学教研室,610041;四川大学华西公共卫生学院卫生统计学教研室,610041
【正文语种】中文
【中图分类】R17
【相关文献】
1.基于支持向量机的学生满意度指标评价预测模型 [J], 袁宜英
2.基于支持向量机回归的豫南地区小麦蚜虫发生程度预测模型研究 [J], 高风昕
3.基于Bi-LSTM和支持向量机的风机叶片短期覆冰状态预测模型 [J], 熊昌全;何泽其;张宇宁;黄胜
4.基于径向基函数神经网络的婴儿死亡率预测模型 [J], 殷菲;潘晓平;张彤;张晓辉;吴震
5.基于支持向量机的储粮仓壁动态侧压力预测模型 [J], 徐志军;刘婷婷;李建平;原方
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自回归移动平均模型在北京市朝阳区手足口病发病预测中的应用
自回归移动平均模型在北京市朝阳区手足口病发病预测中的应用葛申;马建新;付凌姣;王晶;崔树峰;张政【摘要】目的通过构建时间序列自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA),对手足口发病趋势进行预测,探讨该模型在发病预测中的应用.方法从疾病监测信息报告管理系统提取北京市朝阳区2010年1月-2016年12月手足口病月发病数据.建立ARIMA季节乘积模型,对2010年1月-2015年12月的月发病数进行拟合,再以2016年1-12月的月发病数作为验证数据,评价其预测效果.结果通过对模型进行拟合优度及残差序列进行白噪声检验,最后选择了ARIMA(1,0,0)(1,1,0)12为最佳模型.对2016年1-12月发病数进行预测,实际发病数均落入95％CI内,平均相对误差为49.37％.模型中加入2016年1-6月的月实际发病数,预测2016年7-12月的月发病数,平均相对误差为18.12％.结论 ARIMA季节模型可应用于手足口病等具有季节性变动特征的传染病预测.ARIMA模型短期预测手足口病的发病情况精度更高,可通过不断纳入新的实际观测值开展动态分析.ARIMA模型仅为一种数学工具,在实际防控及监测工作中,需要结合专业理论知识及具体情况进行分析.%Objective To predict incidence trend of hand-foot-and-mouth disease (HFMD) by using autoregressive integrated moving average (ARIMA) model and provide evidence for the prevention and control of HFMD. Methods A time series analysis model was established basing on the monthly incident cases of HFMD from 2010 to 2015 in Chaoyang of Beijing. The model was used to predict incidence of HFMD during January to June in 2016. Results ARIMA(1,0,0) (1,1,0) 12 was selected as the best model after white noise test of goodness of fitand residual sequence. The average of the relative error between actual and predicted values from January to December in 2016 is 49. 37％. The average relative error of the predicted incident cases from June to December in 2016 is 18. 12％. Conclusion ARIMA season model is suitable to predict incidence of HFMD. The ARIMA model is of higher accuracy in a short period than in a long one,which can be used to improve the prediction accuracy by continuously recruiting new observations. In actual practice of disease control,it is necessary to combine the professional knowledge with ARIMA model.【期刊名称】《首都公共卫生》【年(卷),期】2019(013)002【总页数】4页(P83-86)【关键词】自回归移动平均模型;手足口病;预测【作者】葛申;马建新;付凌姣;王晶;崔树峰;张政【作者单位】北京市朝阳区疾病预防控制中心, 100021;北京市朝阳区疾病预防控制中心, 100021;北京市朝阳区疾病预防控制中心, 100021;北京市朝阳区疾病预防控制中心, 100021;北京市朝阳区疾病预防控制中心, 100021;北京市朝阳区疾病预防控制中心, 100021【正文语种】中文【中图分类】R512.5手足口病是由多种肠道病毒引起的,以发热及手、足、口、臀等部位特征性皮疹或疱疹为主要症状的儿童常见传染病[1]。
数学模型在拟合围生儿出生缺陷率变化趋势中的应用
数学模型在拟合围生儿出生缺陷率变化趋势中的应用
李晓妹;刘晓冬;杨晓红;李向云
【期刊名称】《中国生育健康杂志》
【年(卷),期】2008(019)004
【摘要】目的探讨模拟效果好的数学模型,以拟合围生儿出生缺陷的变化趋势,为卫生部门制定相应的防制对策提供理论依据. 方法根据我国2001～2006年间围生儿出生缺陷率的变化特点,选用线性函数、幂函数、二次多项式函数对围生儿出生缺陷率变化趋势进行拟合,比较分析各模型的拟合优度及残差等判别指标. 结果二次多项式模型的拟合效果好于其它2个数学模型,拟合的二次多项式函数为
Y=92.8+12.018X-0.554X2. 结论应用二次多项式模型拟合2001～2006年围生儿出生缺陷率的变化趋势,效果理想.
【总页数】3页(P196-198)
【作者】李晓妹;刘晓冬;杨晓红;李向云
【作者单位】261042,山东,潍坊医学院预防医学系;261042,山东,潍坊医学院预防医学系;261042,山东,潍坊医学院预防医学系;261042,山东,潍坊医学院预防医学系【正文语种】中文
【中图分类】R72
【相关文献】
1.数学模型在拟合乙型肝炎发病变化趋势中的应用 [J], 李向云;王培承;尹爱田;王孜;李建
2.准三维波生近岸流数学模型在裂流研究中的应用 [J], 白志刚;张志显;陈志春
3.TOPSIS数学模型在研究生教育综合评价中的应用 [J], 王葳
4.分步分层拟三维水流数学模型及其在廉州湾潮流计算中的应用 [J], 白玉川;于天一
5.NLR sFlt-1/PlGF在预测围生儿不良结局中的应用价值 [J], 谭毅;梁琼文;农乐关;胡佳佳
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我国轿车产量的Auto-Regressive模型的研究
我国轿车产量的Ａｕｔｏ－Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ模型的研究作者：贾立文王显昌来源：《现代经济信息》2009年第09期[摘要]加入WTO以后,中国的国内汽车市场真正成为国际汽车市场的一部分,中国的国内汽车市场面临着全面对外开放,越来越多的汽车企业和产品逐渐出口外国,本文沿用国家统计局统计数据2002到2005年月度轿车的产量(万辆)从残差自回归模型出发,利用SAS软件建立残差自回归模型并预测我国未来一年轿车的产量。
[关键词]中国轿车产量模型预测一、Auto-Regressive模型残差自回归模型是在序列具有非常显著地确定性趋势或季节效应时,用确定性因素分解方法对各种确定性效应的解释,考虑到因素分解方法对确定性信息的提取可能不够充分,因而需要检验残差序列的自相性。
如果检验结果显示残差序列自相关性不显著,说明确定性回归模型对信息的提取比较充分,可以停止分析了,如果检验结果显示残差序列自相关性显著,说明确定性回归模型对信息的提取不充分,这时可以考虑对残差序列拟合自会模型,进一步提取相关信息,模型:我们用极大似然估计法最终得到下表的结果:上表是序列的一些描述统计和模型拟合结果,从表中知道模型为:二、模型预测利用模型预测我国2006年月度轿车生产量:下期预测结果显示我国轿车在下一年里没有太大幅度的增长,保持平稳的走势。
结束语3.1 本文用残差自回归模型很好的拟合我国2002年到2005年月份轿车生产量,考虑到序列数据存在很强的趋势,没有存在异方差性,而且残差序列只存在自相关性,属于非白噪声序列,存在很许多的信息没有提取所以考虑用残差自回归模型拟合序列值。
3.2 近年来随着我国进入WTO,轿车产量不断地上升,这和我经济息息相关,不但我国的经济推动了轿车产业的发展,轿车产业又是我国经济的支柱,反过来促进了经济的增长,从Auto-Regressive模型更易于直观解释原序列的波动规律:我国轿车实际产量拥有一个长期的线性递增的趋势,平均每期增长0.6022,同时还受到诸多随机因素的影响,导致随机波动序列具有短期自相关性。
极早产儿住院期间死亡的列线图预测模型的建立
极早产儿住院期间死亡的列线图预测模型的建立决珍珍;宋娟;周竹叶;李文冬;岳宇阳;徐发林【期刊名称】《中国当代儿科杂志》【年(卷),期】2022(24)6【摘要】目的构建预测极早产儿住院期间死亡风险的列线图模型。
方法回顾性分析2015年1月至2019年12月郑州大学第三附属医院新生儿科收治的极早产儿1714例的临床资料。
按7:3比率将1714例极早产儿随机分为训练队列(1179例)和验证队列(535例),通过logistic回归分析筛选独立预测因子并建立列线图模型,并由验证集评估列线图预测模型的可行性。
最后,分别采用受试者工作特征曲线下面积(area under curve,AUC)、校准曲线和决策曲线分析对模型的鉴别能力、准确性和临床实用性进行评估。
结果1714例极早产儿中,住院期间死亡260例,存活1454例。
对训练集进行多因素logistic回归分析后筛选出胎龄<28周、出生体重<1000g、重度窒息、重度脑室内出血(intraventricular hemorrhage,IVH)、Ⅲ~Ⅳ级新生儿呼吸窘迫综合征(respiratory distress syndrome,RDS)、败血症、剖宫产、孕母产前使用糖皮质激素等8个变量建立列线图预测模型。
训练队列中列线图模型预测极早产儿住院期间死亡发生的AUC为0.790(95%CI:0.751~0.828),验证队列中列线图模型预测极早产儿住院期间死亡发生的AUC为0.808(95%CI:0.754~0.861)。
Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示出较好的拟合度(P>0.05)。
决策曲线分析显示当训练队列和验证队列的阈值概率分别为10%~60%和10%~70%时对极早产儿进行临床干预具有较高的净收益。
结论构建并验证了预测极早产儿住院期间死亡风险的预测模型,可帮助临床医生预测极早产儿住院期间的死亡概率。
【总页数】8页(P654-661)【作者】决珍珍;宋娟;周竹叶;李文冬;岳宇阳;徐发林【作者单位】郑州大学第三附属医院新生儿科/河南省小儿脑损伤重点实验室/河南省儿科疾病临床医学研究中心/郑州大学先进医学研究中心【正文语种】中文【中图分类】R72【相关文献】1.急性心肌梗死患者冠脉介入术后1年死亡风险列线图预测模型的构建2.基于常规实验室检查的肝硬化食管静脉曲张破裂出血患者住院期间死亡预测模型的建立3.腺病毒感染患儿急性胃肠炎表型列线图预测模型的建立及验证4.慢性药物性肝损伤生化学未缓解的列线图预测模型的建立5.基于血清学指标的脑梗死患者预后列线图预测模型的建立与评估因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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备择 假设 ： 差序 列存 在 １阶 自相 关性 ， 残 即
ＨｌＥ（ ， — ） 乍＞ ： ≠０ ： ｆ １ ≠０ ＨｌＪ ｆ Ｄ
这种性质 ， 人们经过长期的观察和实践 ， 通常把序列分
解 为三 大 因素 的影 响 ： ① 长期 趋 势波 动 ， 括 长 期趋 势 和无 固定 周 期 的 包
循 环 波动 。
构 造 ＤＷ 检验统 计 量 ：
（ ２ ∑ｓ． ２ ｓ ∑ ＋ ２ 一２ ｓ ） 一
ｔ ２ ＝
— —
ｔ ２
— ｔ —— Nhomakorabea—
—
—
—
—
—
—
—
—
一
②季节性变化 ， 包括所有具有稳定周期 的循环波
动。
∑ｓ 一 ，。 ２ ｔ
在大多数情况下 ， 有
就 说 明确定 性模 型 拟 合非 常 好 ， 已经 能 够 充分 提取 序 列 中的相关 信 息 ， 们 不 需要 再 对 序 列 进 行 二 次信 息 我
稳 时 间序 列数 据拟 合 中 的适 用性 。
资料 和方 法
提取 ， 分析 结束 。 反之 ， 如果 残差 序列 显示 出 自相关 性 ， 即
３Ａｕｏｒｇｅｓ ｅ 型建 模步 骤 ． ｔ— ｒｓｉ 模 ｅ ｖ
（） １ 确定 性 因素分 解
在 自然 界 中 ， 由确 定性 因素导 致 的非平 稳 ， 常 显 通 示 出非 常 明显 的规律 性 ， 比如有 明显 的趋 势 或 者有 固
② 残差 自相关 检验 ： ｕ ｉ— ｓ ｎ检验 （ 称 Ｄ ｒ ｎＷａ ｏ ｂ ｔ 简
度。
２０ ０ ７年 的婴 儿死 亡 率 ， 源 于 国 家卫 生 部 （ ０ ８中 国 来 （ ０ ２
卫生 统计 年鉴 》， 数据 真实 可靠 。
２ ．统 计 方 法 运 用 Ａｕｏｒｇｅｓ ｅ模 型对 我 国 ｔ— ｒｓ ｖ ｅ ｉ
１９ ～ ０７年 婴儿死 亡率 数据序 列进行 拟合 ； ９ １ ２０ 应用 Ｓ ． ＡＳ８２统计 软件 对 资料进 行统 计学 分 析 Ｊ 。
Ｅ 占，… ） （ 占 ≠０， ｊ ３ ≥１
１ ．资料 来 源
本 文 所 利 用 的 数 据 为 我 国 １９ ９ １～
那就 说 明确定 性模 型 拟 合得 不 够 精 确 ， 列 中的 相关 序
信息 没有 得 到充分 提 取 ， 们应 该 对 残 差 序 列 再 次 拟 我 合， 提取其 中 残存 的 相关 信 息 ， 以提 高模 型 拟 合 的精
【 关键词 】 Ａ ｔ ｒ ｒ ｓ ｅ ｕ — ｇ ｓｖ 模型 ｏｅｅｉ
婴儿死亡率
拟合
婴 儿死 亡 率 ¨ ｉｆｎ ｒ ｌｙｒｔ， （ｎａｔ ｔ ｉ ａｅ Ｉ ｍｏ ａ ｔ ＭＲ） 反 映 是
（） ２ 残差 自相关 检 验
居 民健 康水 平 、 社会 经 济 及 卫 生 服务 水 平 和 妇 幼 卫 生
・
３ ６・ ６
卫生统计 ２ １ ０ １年 ８ 第 ２ ８卷 第 ４粤
Ａ ｔ— ｇｅｓ ｅ 型 在 全 国婴 儿 死 亡 率 拟 合 中 的应 用 ｕｏｒ ｒｓ ｖ 模 ｅ ｉ
潍坊医 学院 预防医 学系（６ ５） 刘 松 李晓妹 刘 健 刘晓冬 李向云 ２１ ３ ０
Ｄ 检验 ） Ｗ 下 面 以残 差 １阶 自相 关 性 检 验 为 例 介 绍 Ｄ 检 Ｗ
验 的原理 。 原假 设 ： 残差 序列 不存 在 １阶 自相 关性 ， 即
Ｈｏ Ｅ（ ｆｓ — ）＝０ Ｈｏ ｐ＝０ ： ｓ ， ｆ１ ：
定 的变 化周 期 ， 这种 规律 性信 息通 常 比较容 易提 取 ， 而 由随机 因素 导致 的波 动则 非 常难 以确定 和 分析 。根 据
【 提 要 】 目的 分析我 国 １９ ～ ０７年的婴儿死亡率 的变化规律 ， ９ １ ２０ 探讨 Ａ ｔ— ｇｅｓ ｅ 型在非 平稳 时问序列数 ｕｏｒ ｒｓ ｖ 模 ｅ ｉ 据 拟合 中的适用性和有效性 。方法 对 我国婴儿死亡率数据序列 的平稳性 和纯随机性 进行 预处理 ， 然后利用 Ｓ ＡＳ程序拟 合 Ａ ｔ— ｇｅｓ ｅ模型 ， ｕｏｒ ｒｓｉ ｅ ｖ 并根 据决 定系数 Ｒ 评 价其拟合效果。结果 我 国婴儿死亡率 为非平稳 时间序列 ， 总体 呈现 随时 间线性递减 的长期趋 势 ， 同时又包含一定 的随机信息 ， 采用 Ａ ｔ— ｇｅｓ ｅ 型拟 合效果较 好 。结论 Ａ ｔ— ｇｅｓ ｅ ｕｏｒ ｒｓ ｖ 模 ｅ ｉ ｕｏｒ ｒｓ ｖ 模 ｅ ｉ 型可 以用来拟合 我国婴儿 死亡率的数据 ， 并可 以推广应 用到卫生领 域 中其 他具有 非平稳 时间序 列特征 的数据 ， 为相关 卫 生管理部 门制定 策略措施 提供科学 的理论依据 。
③随机波动 ， 除了长期趋势波动和季节性变化之
外 ， 他 因素 的综合 影 响归 为随机 波 动 。 其
（ ） （ ） ∑ （ ∑ ∑
ｔ ＝２ ｔ＝２ ｔ １ ＝
所 以 ＤＷ 检 验统 计量 近似 等于 ：
△通 讯 作 者 ： 向云 李
Ｃｈ ｎ ｓ ｏ ｒ ａ ｆＨｅ ｌ ｔｔｓｉｓ． ｇ ２ Ｖｏ ． ８． ． ｉ ｅ ｅ Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ａ ｔ Ｓ ａ ｉｔ Ａｕ ０１ ｈ ｃ １． １ ２ Ｎｏ ４
儿死 亡 率 由 １９ ９ １年 的 ５．％ 下 降 到 ２０ ０２ ０ ０７年 的
１ ． ％０ ５ ３ Ｊ 总体上呈下降趋势。但 与世界上其他 国家
，
相 比 ， 国的 婴 儿 死亡 率仍 然 较 高 Ｊ 我 。本 文 利 用 Ａ — ｕ
ｔ— ｇｅｓ ｅ模 型拟 合我 国婴儿 死亡 率 的变 化趋 势 ， ｏｒ ｒｓ ｖ ｅ ｉ 在 评 价 其效 果 的基础 上探 讨残 差 自回归模 型在其 他非 平
① 检 验原 理
服 务质 量 的敏感 性 指 标 。据 卫 生 部 统 计 ， 国 的婴 幼 我
确 定性 模 型拟合 好 之 后 ， 们 要 对该 模 型 的拟 合 我 效 果进 行检 验 。 如 果残 差序 列显 示 出纯 随机 的性 质 ， 即
Ｅ（ ， ）＝ Ｖ『 ０， ‘ ≥１