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中国肾癌死亡趋势预测及其预测模型比较
文献摘要：
目的 建立并比较两种预测模型在中国肾癌死亡趋势中的应用,选取最佳模型对2020-2025年中国肾癌死亡率进行预测.方法 收集全球健康数据交换(Global Health Data Ex-change,GHDx)数据库1990-2019年中国人群全年龄组肾癌死亡率数据,使用R 4.0.2软件基于1990-2016年肾癌死亡率数据分别建立自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving aver-age model,ARIMA)和灰色模型(gray model,GM)(1,1),比较20172019年预测值与实际值以评价两种模型的拟合和预测性能,采用最佳模型预测2020-2025年中国肾癌死亡情况.结果 1990-2019年中国肾癌粗死亡率(crude mortality rate,CMR)呈上升趋势;在备选的ARIMA模型中,ARIMA(1,2,0)拟合效果最好,GM(1,1)模型表达式为Y(t+1)=9.2678e0.0502(t)-8.7710;ARIMA(1,2,0)模型的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean squared error,RMSE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percent error,MAPE)在拟合部分和预测部分均低于GM(1,1)模型;根据最佳模型预测结果,2025年中国肾癌死亡率相比于2019年将增加7.74％.结论 较于GM(1,1)模型,ARIMA(1,2,0)模型对我国肾癌死亡率的拟合效果和预测性能更好.
文献关键词：
肾癌;死亡率;自回归移动平均模型;灰色模型;预测
中图分类号：
作者姓名：
陈磊;徐杰茹;张敏;肖智丽;陈悦;让蔚清
作者机构：
421001衡阳,南华大学公共卫生学院
文献出处：
引用格式：
[1]陈磊;徐杰茹;张敏;肖智丽;陈悦;让蔚清-.中国肾癌死亡趋势预测及其预测模型比较)[J].中华疾病控制杂志,2022(01):21-27
A类：
2678e0
B类：
肾癌,死亡趋势,趋势预测,模型比较,全球健康,健康数据,数据交换,Global,Health,Data,Ex,change,GHDx,中国人群,全年龄,年龄组,自回归移动平均模型,autoregressive,integrated,moving,aver,age,model,ARIMA,灰色模型,gray,GM,预测性能,死亡情况,粗死亡率,crude,mortality,CMR,备选,拟合效果,t+1,平均绝对误差,mean,absolute,error,MAE,root,squared,RMSE,平均绝对百分比误差,percent,MAPE,部分和
AB值：
0.459699
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