摘要
通过1999年1月至2006年12月天津市脑卒中逐月死亡率数据，应用圆分布法探讨脑卒中死亡率的季节分布，动态变化规律，建立监测与预测的时间序列模型。通过模型辨识、参数估计及其检验、白噪声检验、模型的拟合度分析等过程，建立求和自回归滑动平均模型（ARIMA）的季节乘积模型（P，d，q）（P，D，Q）s。脑卒中死亡率以年为周期，一年中1月为高发月份。建立ARIMA（0，1，0）×（0，1，1）12模型：（1-B）（1-B^12）lnx，=0.001＋（1-0.537B^12）ε1。结论：ARIMA乘积模型结合圆分布法是对脑卒中死亡率进行时间序列分析的重要方法；应用该方法可对脑卒中流行趋势及死亡率进行预测，为卫生资源合理分配、公共卫生政策计划制定和防治结果考核提供科学依据。
To develop a model for forecasting the mortality of stroke in Tianjin, China. The time series of stroke mortality from 1999 Jan. to 2006 Dec. in Tianjin city were subjected. Circle distribution analysis was used to verify the trend of time concentration. Multiple seasonal autoregressive integrated moving average model [ARIMA （p, d, q） （P, D, Q）s] , based on model identification, estimation and verification of parameter, and analysis of the fitting of model, was established. Most of the deaths from stroke occurred in January and had a cycle of 12 months. An ARIMA model （0, 1,0）×（0, 1,1 ）12 was established（1-B）（1-B^12）lnx,=0.001＋（1-0.537 B^12）ε1. Conclusion： ARIMA ＆ Circle Distribution analysis is an important tool for stroke mortality analysis. Potentially it has a high practical value on the surveillance, forecasting and vrevention of stroke mortality.
出处
《中华流行病学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期82-84,共3页
Chinese Journal of Epidemiology
关键词
脑卒中
死亡率
时间序列
求和自回归滑动平均模型模型
圆分布
Stroke
Mortality
Time Series
Auto regressive integrated moving averagemodel
Circle distribution
