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序列累计和数据Joinpoint回归模型构建及应用研究 被引量：17
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作者 曾四清 《中华预防医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期1075-1080,共6页
本研究根据Joinpoint回归模型原理和Poisson分布的可加性,构建序列累计和数据Joinpoint回归模型,以广东省2008—2017年登革热周发病数、周累计和发病数为例进行分析,并以均方差(MSE)和平均相对误差绝对值(MAPE)为指标评估模型拟合效果。... 本研究根据Joinpoint回归模型原理和Poisson分布的可加性,构建序列累计和数据Joinpoint回归模型,以广东省2008—2017年登革热周发病数、周累计和发病数为例进行分析,并以均方差(MSE)和平均相对误差绝对值(MAPE)为指标评估模型拟合效果。除2015年外,其他年份基于周累计和发病数的序列累计和数据对数线性Joinpoint回归模型的MSE和MAPE值均小于基于周发病数的对数线性模型。序列累计和数据Joinpoint回归模型拟合精确度较好,可适用于传染病流行趋势变化特征分析和阶段性累计发病数预测。 展开更多
关键词 模型 统计学 回归分析 序列累计和数据
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