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云锡矿工肺癌的时间序列预测方法
1
作者
吴雅
杨叔子
+1 位作者
姜莉
孙世荃
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
1989年第3期64-71,共8页
本文对云锡矿工肺癌的SMR(Standard Mortality Rate,标准死亡率比)预测模型进行了分析,指出该模型的局限性。在此基础上提出了直接利用矿工肺癌死亡数的AR(Auto-Regreesive,自回归)模型预测法和矿工肺癌SMR序列非平稳时序模型预测法,分...
本文对云锡矿工肺癌的SMR(Standard Mortality Rate,标准死亡率比)预测模型进行了分析,指出该模型的局限性。在此基础上提出了直接利用矿工肺癌死亡数的AR(Auto-Regreesive,自回归)模型预测法和矿工肺癌SMR序列非平稳时序模型预测法,分析了这两种预测法的优劣和适用范围,并对云锡老矿20~40年代下井矿工肺癌死亡进行了预测,得出矿工肺癌死亡趋势将减缓的结论。结果表明,本文提出的预测方法是可行、可信的。
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关键词
矿工肺癌
自回归
模型
非平稳时序模型
SMR序列
预测
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职称材料
题名
云锡矿工肺癌的时间序列预测方法
1
作者
吴雅
杨叔子
姜莉
孙世荃
机构
华中理工大学
核工业部辐射防护研究所
出处
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
1989年第3期64-71,共8页
基金
中国科学院科学基金资助课
文摘
本文对云锡矿工肺癌的SMR(Standard Mortality Rate,标准死亡率比)预测模型进行了分析,指出该模型的局限性。在此基础上提出了直接利用矿工肺癌死亡数的AR(Auto-Regreesive,自回归)模型预测法和矿工肺癌SMR序列非平稳时序模型预测法,分析了这两种预测法的优劣和适用范围,并对云锡老矿20~40年代下井矿工肺癌死亡进行了预测,得出矿工肺癌死亡趋势将减缓的结论。结果表明,本文提出的预测方法是可行、可信的。
关键词
矿工肺癌
自回归
模型
非平稳时序模型
SMR序列
预测
Keywords
lung cancer of miners
Auto-Regreesive model
Non-Stationary time series model
SMR series
forecasting
分类号
N55 [自然科学总论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
云锡矿工肺癌的时间序列预测方法
吴雅
杨叔子
姜莉
孙世荃
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
1989
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