典型文献
向量自回归模型在慢性阻塞性肺疾病患病率预测中的应用研究
文献摘要：
目的:探索向量自回归模型(vector autoregression model,VAR)在慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)患病率与气象因素之间的关系,为防控提供科学依据.方法:以天津市2000—2016年COPD患病率数据和同期气象数据为例建立VAR模型,通过脉冲响应函数和方差分解对模型进行定量分析,运用多指标为所建立的模型对COPD患病率的预测效果进行评价分析.结果:给出了COPD患病率作为因变量的VAR模型结果表达式,模型总的拟合优度为0.9998,调整后的拟合优度值为0.9996,利用该模型对未来5年COPD患病率的预测结果分别为6.3543％、6.4715％、6.5866％、6.7017％和6.8169％,均方振误差(root mean square ewor,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute ewor,MAE)、平均绝对百分比误差(mean absolute porcentage ewor,MAPE)分别为0.0204、0.0178和0.3237％,希尔不等式系数(thiel ineguality coefficient,TIC)为0.0019,远小于1.结论:向量自回归模型在天津市慢性阻塞性肺疾病患病率预测分析中具有较好的应用价值,能够为疾病防控提供参考.
文献关键词：
慢性阻塞性肺疾病;气象因素;向量自回归模型;预测;评价指标
中图分类号：
作者姓名：
窦一峰;王富彪;贾新亮;赵一犇;吕劲松
作者机构：
天津市宝坻区人民医院,天津 301800
文献出处：
引用格式：
[1]窦一峰;王富彪;贾新亮;赵一犇;吕劲松-.向量自回归模型在慢性阻塞性肺疾病患病率预测中的应用研究)[J].黑龙江医学,2022(23):2872-2875
A类：
探索向量,ewor,porcentage,thiel,ineguality
B类：
向量自回归模型,慢性阻塞性肺疾病,患病率,vector,autoregression,model,VAR,chronic,obstructive,pulmonary,disease,COPD,气象因素,气象数据,脉冲响应函数,方差分解,多指标,评价分析,因变量,拟合优度,root,mean,square,RMSE,平均绝对误差,absolute,MAE,平均绝对百分比误差,MAPE,希尔,不等式,coefficient,TIC,预测分析,疾病防控
AB值：
0.23759
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
