• 中国精品科技期刊
  • 《中文核心期刊要目总览》收录期刊
  • RCCSE 中国核心期刊(5/114,A+)
  • Scopus收录期刊
  • 美国《化学文摘》(CA)收录期刊
  • WHO 西太平洋地区医学索引(WPRIM)收录期刊
  • 《中国科学引文数据库(CSCD)》核心库期刊 (C)
  • 中国科技核心期刊
  • 中国科技论文统计源期刊
  • 《日本科学技术振兴机构数据库(中国)》(JSTChina)收录期刊
  • 美国《乌利希期刊指南》(UIrichsweb)收录期刊
  • 中华预防医学会系列杂志优秀期刊(2019年)

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

汕头市某三甲医院2002-2012年交通伤害病例的时间序列分析

高景宏 朱瑶 熊黎黎 柳珍妮 李丽萍

高景宏, 朱瑶, 熊黎黎, 柳珍妮, 李丽萍. 汕头市某三甲医院2002-2012年交通伤害病例的时间序列分析[J]. 中华疾病控制杂志, 2014, 18(10): 917-921.
引用本文: 高景宏, 朱瑶, 熊黎黎, 柳珍妮, 李丽萍. 汕头市某三甲医院2002-2012年交通伤害病例的时间序列分析[J]. 中华疾病控制杂志, 2014, 18(10): 917-921.

汕头市某三甲医院2002-2012年交通伤害病例的时间序列分析

基金项目: 卫生公益性行业科研专项(201002014);
详细信息
  • 中图分类号: R641

  • 摘要: 目的建立汕头市某三甲医院道路交通伤害(road traffic injury,RTI)病例的预测模型,并对该医院接收RTI病例数的变化趋势进行预测分析,为RTI的预防和控制提供参考依据。方法收集汕头市某三甲医院2002年10月2012年5月RTI病例,以每月发生例数进行整理,采用统计软件SPSS19.0和Stata12.1进行时间序列分析,建立自回归综合移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA),并进行预测分析。结果通过建模流程最终拟合的模型为ARIMA(1,2,2),经Box-Ljung检验所有Q统计量均无统计学意义(均有P>0.05),残差序列的白噪声检验结果亦显示模型残差序列为白噪声序列,且观察值均在拟合值的可信区间内,说明所建模型拟合度较好,预测分析结果显示该医院接收RTI病例数在未来两年有增加的趋势。结论 ARIMA模型能较好地预测RTI的发生和变化趋势,具有较高的应用价值,可为预防和控制RTI提供信息支持。
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  279
  • HTML全文浏览量:  55
  • PDF下载量:  0
  • 被引次数: 0
出版历程

目录

    /

    返回文章
    返回