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目的 利用新陈代谢灰色模型预测广东省结核病发病趋势,为制定结核病的防控措施提供依据.方法 根据广东省2001-2011年肺结核报告发病率数据分别建立常规灰色模型[grey model(1,1),简称GM(1,1)]和新陈代谢灰色模型[简称新陈代谢GM(1,1)模型].通过短序列与长序列预测结果,比较两种预测精度和准确性,选择最优的模型进行外推预测.模型的预测精度以后验差比值C和小误差概率P表示,精度等级越小越好,精度一级最好,四级不合格.结果 不同维度的新陈代谢GM(1,1)模型的误差小于相应维度的常规GM(1,1)模型,短序列预测的误差小于长序列.5维新陈代谢GM(1,1)模型精度检验指标均为一级,后验差比值C和小误差概率P分别为0.14和1.结论 新陈代谢GM(1,1)模型是处理此类数据较为理想的模型,5维新陈代谢GM(1,1)模型对于广东省肺结核报告发病率的预测具有一定优势.

作者:蒋莉;钟球;周琳;李建伟;连永娥

来源:中国防痨杂志 2012 年 34卷 7期

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作者:
蒋莉;钟球;周琳;李建伟;连永娥
来源:
中国防痨杂志 2012 年 34卷 7期
标签:
结核,肺/流行病学 发病率 预测 模型,统计学 结核,肺/预防和控制 广东省
目的 利用新陈代谢灰色模型预测广东省结核病发病趋势,为制定结核病的防控措施提供依据.方法 根据广东省2001-2011年肺结核报告发病率数据分别建立常规灰色模型[grey model(1,1),简称GM(1,1)]和新陈代谢灰色模型[简称新陈代谢GM(1,1)模型].通过短序列与长序列预测结果,比较两种预测精度和准确性,选择最优的模型进行外推预测.模型的预测精度以后验差比值C和小误差概率P表示,精度等级越小越好,精度一级最好,四级不合格.结果 不同维度的新陈代谢GM(1,1)模型的误差小于相应维度的常规GM(1,1)模型,短序列预测的误差小于长序列.5维新陈代谢GM(1,1)模型精度检验指标均为一级,后验差比值C和小误差概率P分别为0.14和1.结论 新陈代谢GM(1,1)模型是处理此类数据较为理想的模型,5维新陈代谢GM(1,1)模型对于广东省肺结核报告发病率的预测具有一定优势.