文章摘要
庞媛媛,张徐军,涂志斌,崔梦晶,顾月.自回归移动平均混合模型在中国道路交通伤害预测中的应用[J].中华流行病学杂志,2013,34(7):736-739
自回归移动平均混合模型在中国道路交通伤害预测中的应用
Autoregressive integrated moving average model in predicting road traffic injury in China
收稿日期:2013-01-21  出版日期:2014-09-17
DOI:10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2013.07.018
中文关键词: 道路交通伤害  时间序列分析  自回归移动平均混合模型  预测
英文关键词: Road traffic injury  Time series analysis  Autoregressive integrated moving average model  Forecasting
基金项目:
作者单位E-mail
庞媛媛 210009 南京, 东南大学伤害预防研究所公共卫生学院流行病与卫生统计学系  
张徐军 210009 南京, 东南大学伤害预防研究所公共卫生学院流行病与卫生统计学系 xjzhang@seu.edu.cn 
涂志斌 210009 南京, 东南大学伤害预防研究所公共卫生学院流行病与卫生统计学系  
崔梦晶 210009 南京, 东南大学伤害预防研究所公共卫生学院流行病与卫生统计学系  
顾月 210009 南京, 东南大学伤害预防研究所公共卫生学院流行病与卫生统计学系  
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中文摘要:
      探讨时间序列分析的自回归移动平均混合模型(ARIMA)在中国道路交通伤害(RTI)预测中的应用。收集1951-2011年中国道路交通伤害资料, 进行时间序列分析, 建立ARIMA模型。构建得到RTI事故起数ARIMA(1, 1, 0)预测模型为Yt=eY+0.456Y+e, 其中, et为随机误差, 模型残差序列为白噪声, Ljung.Box检验P>O.05, 统计量无统计学意义, 拟合效果良好。应用该模型预测2011年中国RTI事故起数, 预测值与实际观测结果相符, 实际观测值在预测值95%CI内。用该模型预测2012年中国RTI事故起数, 预测值(95%c, )为207838(107579~401536)。应用ARIMA模型能较好地预测中国道路交通伤害情况。
英文摘要:
      This research aimed to explore the application of autoregressive integrated moving average(ARIMA)model of time series analysis in predicting road traffic injury(RTI)in China and to provide scientific evidence for the prevention and control of RTI.Database was created based on the data collected from monitoring sites in China from 1951 t0 2011.The ARIMA model was made.Then it was used to predict RTI in 2012.The ARIMA model of the RTI cases was Yt=eY+o 456、Y+e-1htht(estands for random error).The residual error with 16 lags was white noise and the Ljung-Box test statistic for the model was no statistical significance.The model fired the data well.True value of RTI cases in 20 11 was within 95%CI of predicted values obtained from present model.The model was used to predict value of RTI cases in 2012, and the predictor(95%CI)was 207838(107 579-40 1 536).The ARIMAmodel could fit the trend of IHI ill China.
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