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中位数回归模型及自回归模型在北京市SARS发病预测中的应用
被引量：
7
1
作者
荀鹏程
顾坚
+1 位作者
顾海雁
陈峰
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2004年第4期219-221,共3页
目的 探讨北京SARS发病的动态变化规律。方法 建立北京市SARS发病长期预测的中位数回归模型以及短期预测的自回归模型。结果 以 4月 2 4日～ 5月 11日的数据建模 ,对SARS进行长期预测的中位数回归模型为 :^Yi0 5=12 9 2 -4 7ti,预...
目的 探讨北京SARS发病的动态变化规律。方法 建立北京市SARS发病长期预测的中位数回归模型以及短期预测的自回归模型。结果 以 4月 2 4日～ 5月 11日的数据建模 ,对SARS进行长期预测的中位数回归模型为 :^Yi0 5=12 9 2 -4 7ti,预测其新增临床诊断病例数将于 5月 2 2日降至零病例 ;同时考虑时间 (ti)、前一天的新增临床疑似病例数 (Zi-1) ,对SARS进行短期预测的二阶自回归模型 (第一步 )为 :^Yi=79 95 2 6-0 2 773Yi-1+0 3 5 82Yi-2 +0 2 848Zi-1-2 8175ti。预测其新增临床诊断病例数将于 5月 2 1日降至零病例。结论 SARS发病长期预测用中位数回归较一般线性回归稳健 ;SARS发病短期预测的自回归模型取二阶较适宜。长期预测与短期预测中新增临床诊断病例数降至零病例的时间基本一致。在传染病的发病预测中使用中位数回归模型及自回归模型的方法具有广阔的应用前景。
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关键词
中位数回归模型
自
回归
模型
北京市
SARS
病毒
参数
在线阅读
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职称材料
基于中位数回归模型非寿险精算中费率因子的显著性判别分析
被引量：
1
2
作者
郭念国
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2013年第8期25-28,共4页
广义线性模型作为分类费率厘定的重要工具,面临着如何选择损失变量分布的问题,而且对于存在巨额索赔的数据费率因子的显著性判别往往不具有稳健性。文章利用中位数回归模型弥补了广义线性模型的这些不足,结合实际数据对费率因子的各水...
广义线性模型作为分类费率厘定的重要工具,面临着如何选择损失变量分布的问题,而且对于存在巨额索赔的数据费率因子的显著性判别往往不具有稳健性。文章利用中位数回归模型弥补了广义线性模型的这些不足,结合实际数据对费率因子的各水平进行显著性判别,并与其他常用损失模型的拟合结果进行比较。结果表明,中位数回归模型在费率因子的显著性判别方面更具有客观性和稳健性。
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关键词
费率因子
显著性判别
中位数回归模型
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职称材料
题名
中位数回归模型及自回归模型在北京市SARS发病预测中的应用
被引量：
7
1
作者
荀鹏程
顾坚
顾海雁
陈峰
机构
南通医学院医学统计教研室
南京医科大学医学统计教研室
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2004年第4期219-221,共3页
基金
江苏省社会发展基金资助项目 (编号 :BS2 0 0 0 0 4 3)
文摘
目的 探讨北京SARS发病的动态变化规律。方法 建立北京市SARS发病长期预测的中位数回归模型以及短期预测的自回归模型。结果 以 4月 2 4日～ 5月 11日的数据建模 ,对SARS进行长期预测的中位数回归模型为 :^Yi0 5=12 9 2 -4 7ti,预测其新增临床诊断病例数将于 5月 2 2日降至零病例 ;同时考虑时间 (ti)、前一天的新增临床疑似病例数 (Zi-1) ,对SARS进行短期预测的二阶自回归模型 (第一步 )为 :^Yi=79 95 2 6-0 2 773Yi-1+0 3 5 82Yi-2 +0 2 848Zi-1-2 8175ti。预测其新增临床诊断病例数将于 5月 2 1日降至零病例。结论 SARS发病长期预测用中位数回归较一般线性回归稳健 ;SARS发病短期预测的自回归模型取二阶较适宜。长期预测与短期预测中新增临床诊断病例数降至零病例的时间基本一致。在传染病的发病预测中使用中位数回归模型及自回归模型的方法具有广阔的应用前景。
关键词
中位数回归模型
自
回归
模型
北京市
SARS
病毒
参数
Keywords
SARS,Median-reqressive model,Autoregressive model,Predict
分类号
R181.3 [医药卫生—流行病学]
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职称材料
题名
基于中位数回归模型非寿险精算中费率因子的显著性判别分析
被引量：
1
2
作者
郭念国
机构
河南工业大学理学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2013年第8期25-28,共4页
基金
河南工业大学高层次人才基金资助项目(2011BS041)
河南省教育厅科学技术研究重点项目(12A110006)
文摘
广义线性模型作为分类费率厘定的重要工具,面临着如何选择损失变量分布的问题,而且对于存在巨额索赔的数据费率因子的显著性判别往往不具有稳健性。文章利用中位数回归模型弥补了广义线性模型的这些不足,结合实际数据对费率因子的各水平进行显著性判别,并与其他常用损失模型的拟合结果进行比较。结果表明,中位数回归模型在费率因子的显著性判别方面更具有客观性和稳健性。
关键词
费率因子
显著性判别
中位数回归模型
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
F224.0 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中位数回归模型及自回归模型在北京市SARS发病预测中的应用
荀鹏程
顾坚
顾海雁
陈峰
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2004
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于中位数回归模型非寿险精算中费率因子的显著性判别分析
郭念国
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2013
1
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职称材料
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