目的建立戊型肝炎(戊肝)分月发病情况预测的时间序列模型,探讨时间序列预测模型在戊肝预测预警方面的应用。方法利用SAS 9.13软件的时间序列预测系统(time series forecasting system)进行建模与分析。采用2005年1月至2010年12月的数据...目的建立戊型肝炎(戊肝)分月发病情况预测的时间序列模型,探讨时间序列预测模型在戊肝预测预警方面的应用。方法利用SAS 9.13软件的时间序列预测系统(time series forecasting system)进行建模与分析。采用2005年1月至2010年12月的数据建模,并利用2011年1月至2011年6月的数据验证模型。结果重庆市2005-2010年戊肝分月发病情况适合用温特斯模型(Winters method-additive)来拟合。结论温特斯模型能够较好的应用于重庆市戊肝的预测,具有实际应用价值。展开更多
目的探讨基于Markov Chain Monte Carlo(MCMC)模型的多重估算法在处理医院调查资料缺失数据中的应用。方法运用SAS9.2编写程序,在分析数据的分布类型和缺失机制的基础上,采用MCMC法对缺失数据进行多次填补和联合统计推断,分析多重估算...目的探讨基于Markov Chain Monte Carlo(MCMC)模型的多重估算法在处理医院调查资料缺失数据中的应用。方法运用SAS9.2编写程序,在分析数据的分布类型和缺失机制的基础上,采用MCMC法对缺失数据进行多次填补和联合统计推断,分析多重估算法的优势。结果数据服从多元正态分布与随机缺失,采用MCMC法填补10次所得的结果最佳。结论多重估算既可反映缺失数据的不确定性,又可充分利用现有资料的信息、提高统计效率、对模型的估计结果更加可信,是处理缺失数据的有效方法。展开更多
文摘目的探讨基于Markov Chain Monte Carlo(MCMC)模型的多重估算法在处理医院调查资料缺失数据中的应用。方法运用SAS9.2编写程序,在分析数据的分布类型和缺失机制的基础上,采用MCMC法对缺失数据进行多次填补和联合统计推断,分析多重估算法的优势。结果数据服从多元正态分布与随机缺失,采用MCMC法填补10次所得的结果最佳。结论多重估算既可反映缺失数据的不确定性,又可充分利用现有资料的信息、提高统计效率、对模型的估计结果更加可信,是处理缺失数据的有效方法。