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《西安交通大学学报(医学版)》2018,(1)
目的探讨建立ARIMA模型在梅毒月发病率预测中的应用价值,为梅毒防控工作提供依据。方法运用Eviews8.0软件对2009年1月-2015年12月我国梅毒月发病率数据建立ARIMA模型,利用2016年1月-6月实际数据验证,评价模型精度指标采用均方根误差(root mean squared error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)、平均相对误差(mean relative error,MRE)。同法外推预测2016年7月-12月全国梅毒月发病率。结果 2009年1月-2016年6月全国梅毒月发病率最优模型是ARIMA(2,1,1)×(0,1,1)_(12),模型表达式为:(1-B)(1-B~(12))(1+0.820B)(1+0.566B~2)x_t~2=(1+0.365B)(1+0.897B~(12))ε_t,R~2=0.832,RMSE=0.181,MAE=0.118,MAPE=5.088。外推2016年7月-12月预测结果分别为3.124、3.008、2.906、2.691、2.714、2.717。结论 ARIMA模型具有较高的预测精度,可较好地拟合我国梅毒月发病率的演变趋势并进行短期预测。 相似文献
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钟国斌 《铁道劳动安全卫生与环保》2010,37(4):182-184
目的了解尘肺病在成都铁路局某地的分布、发病率和病情进展等情况。方法对成都铁路局某地尘肺病例资料进行回顾性的流行病学调查。结果228例尘肺病例中平均开始接触粉尘年龄25.4岁,平均接触粉尘时间14.40a,尘肺病平均发病年龄54.8岁。平均寿命63.73岁,其中Ⅰ期尘肺病为84例,Ⅱ期尘肺病为88例,Ⅲ期尘肺病为56例。228例尘肺病例中,227例是矽肺。已故170例,占尘肺病例总数的74.56%。结论尘肺病发病率在成都铁路局某地呈下降趋势,随着年代的不同,劳动、生活等条件的改善,平均死亡年龄提高。 相似文献
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对管区内1990-2007年细菌性痢疾的发病情况分析如下:(1)细菌性痢疾占管区内甲、乙类传染病发病总数的47.92%,位居管区内传染病发病首位。(2)细菌性痢疾发病有明显的季节性,病例高峰期主要集中发生在夏秋季7-9月份。(3)细菌性痢疾以儿童和青壮年发病为主,男性发病人数多于女性,男、女发病比例为1.69∶1。(4)职工发病例数较多是车站等位于铁路沿线的单位或工种。提示应重点做好铁路沿线车站等工作场所的改水改厕工作。 相似文献
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刘国珍 《铁道劳动安全卫生与环保》1993,(2):107-109
采用切线迭代法对1986~1991年期间的尘肺进行了研究。其结果尘肺的平均发展速度为90.662%,尘肺病的发病率从1986年起每年平均下降9.338%。由此说明近15年来我局粉尘作业场所劳动条件的改善、尘肺病的预防与控制取得了明显的效果。 相似文献
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目的 分析2012—2021年陕西省百日咳流行病学特征。方法 利用中国疾病预防控制信息系统收集2012—2021年陕西省报告百日咳病例信息,描述性分析百日咳的发病率和分布特征。结果 2012—2021年陕西省累计报告百日咳病例8 270例,发病率在0.21/10万~6.20/10万之间,年均发病率为2.17/10万。6—9月病例数占44.81%(3 706/8 270)。陕南、关中、陕北地区年均发病率分别为1.78/10万、2.47/10万和1.46/10万(χ2=289.638,P<0.001)。0~1岁、1~5岁、5~10岁和10岁~的百日咳病例数(占比)分别为3 884例(46.96%)、2 869例(34.69%)、1 408例(17.03%)和109(1.32%)。在1岁以下百日咳病例中,≤2月龄、3~5月龄和≥6月龄病例数(占比)分别为884例(22.76%)、1 608例(41.40%)和1 392例(35.84%)。结论 陕西省百日咳发病率基本呈上升趋势,关中地区高发,高峰期为6—9月,5岁以上病例增多。 相似文献
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今年两会之前,中国媒体人柴静的视频《穹顶之下》引爆了民众关于雾霾和环保问题的激辩。关于劈柴还是护柴的争议已经汗牛充栋,基本失去了焦点和理性,甚至造成了个别朋友反目,无须再说。而柴静拟推动的环保议题,应该是个持之以恒的话题。在这场辩论中,我们可以听到各种来自不同角度的声音,看到不同的态度。经济学家们在计算:提高污染门槛会给企业带来多少额外成本?推动环保会造成几个GDP点的滑落?科学家们的思考要点是:柴静这样的 相似文献
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