浙江省5岁以下儿童死亡率的时间序列分析

预防医学

2016, Vol. 28

Issue (1): 13-16

论著

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浙江省5岁以下儿童死亡率的时间序列分析

吕娜¹, 金冬梅¹, 戚少帅¹, 梁倩倩¹, 戴翎子¹, 吴甜¹, 樊文洁¹, 徐玉英¹, 章伟芳², 李秀央¹, 叶怀庄¹

1. 浙江大学医学院公共卫生系,浙江杭州 310058；
2. 浙江大学医学院附属儿童医院

A time series analysis on under 5 mortality ratein Zhejiang Province

LV Na, JIN Dong-mei, QI Shao-shuai, LIANG Qian-qian, DAI Ling-zi, WU Tian, FAN Wen-jie, XU Yu-ying, ZHANG Wei-fang, LI Xiu-yang, YE Huai-zhuang

Zhejiang University School of Public Health, Hangzhou, Zhejiang, 310058, China

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摘要目的了解浙江省1998—2014年5岁以下儿童死亡率的时间分布规律,预测2015年5岁以下儿童死亡率。方法对1998—2014年5岁以下儿童死亡率数据建立时间序列求和自回归移动平均ARIMA(p,d,q)预测模型,进行统计分析。结果浙江省1998—2014年5岁以下儿童死亡率呈下降趋势,其模型ARIMA为(2,1,2)具体表达式:y_t=-0.696+0.636y_t-₁+0.024y_t-₂+0.340y_t-₃+α_t-0.003α_t-₁+0.997α_t-₂;2015年5岁以下儿童死亡率预测值为4.08‰(95%CI:1.52‰~6.64‰)。各年5岁以下儿童死亡率与模型预测值较接近,且均在其95%可信区间内,ARIMA(2,1,2)拟合效果良好。结论时间序列分析是研究5岁以下儿童死亡率时间分布规律的行之有效的方法,可用于近期的预测。

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关键词 ：时间序列, ARIMA(p, d, q)模型, 5岁以下儿童死亡率, 预测

Abstract：ObjectiveTo study the temporal distribution regular pattern of under 5 mortality rate(U5MR) from 1998 to 2014 in Zhejiang Province, and to predict the under 5 mortality rate in 2015.MethodsA time series ARIMA (p, d, q) forecasting model for U5MR was conducted using IBM SPSS Statistics 20.0 statistical analysis software. ResultsThe UMAR showed downward trend. The ARIMA(2,1, 2)model of U5MR from 1998 to 2014 in Zhejiang Province is y_t=-0.696+0.636y_t-₁+0.024y_t-₂+0.340y_t-₃+α_t-0.003α_t-₁+0.997α_t-₂,and the model fitting was good. Each of the actual mortality was consistent with the trend of model prediction, and was within the 95% confidence interval. The predicted value of U5MR was 4.08‰ (95% CI: 1.52‰- 6.64‰) in 2015.ConclusionTime series analysis is an effective way to analyze the temporal distribution regular pattern of U5MR, which could be used for short-term prediction.

Key words： Time series analysis ARIMA (p q d) model Under 5 mortality rate Forecast

收稿日期: 2015-02-25 修回日期: 2015-04-17 出版日期: 2016-01-10

中图分类号:	R179
	R195

基金资助:2013年浙江大学本科生公共卫生探究性实验项目(17); 浙江大学2014年浙江省大学生科技创新活动计划暨新苗人才计划(2014R0101)

作者简介: 吕娜,本科在读

通信作者: 李秀央,E-mail:lixiuyang@zju.edu.cn

引用本文:

吕娜, 金冬梅, 戚少帅, 梁倩倩, 戴翎子, 吴甜, 樊文洁, 徐玉英, 章伟芳, 李秀央, 叶怀庄. 浙江省5岁以下儿童死亡率的时间序列分析[J]. 预防医学, 2016, 28(1): 13-16.
LV Na, JIN Dong-mei, QI Shao-shuai, LIANG Qian-qian, DAI Ling-zi, WU Tian, FAN Wen-jie, XU Yu-ying, ZHANG Wei-fang, LI Xiu-yang, YE Huai-zhuang. A time series analysis on under 5 mortality ratein Zhejiang Province. Preventive Medicine, 2016, 28(1): 13-16.

链接本文:

https://www.zjyfyxzz.com/CN/ 或 https://www.zjyfyxzz.com/CN/Y2016/V28/I1/13

[1] 李瑞,汪金鹏.不同经济水平对我国妇幼健康状况的影响[J].中国妇幼保健,2012,27(33):5239-5241.
[2] 杨培东,韩胜红,祝义莲,等. 家庭地理环境与不同性别5岁以下儿童死亡关系探讨[J].中国儿童保健杂志, 2014, 22(12):1337-1339.
[3] 支聪聪,刘淑敏,郝亚平,等.从儿童保健看5岁以下儿童死亡率变化趋势[J].中国妇幼保健,2013,28(24):3900-3902.
[4] 宫正,刘晓燕.时间序列短期趋势信号模型研究[J].计算机技术与发展, 2011, 21(12):105-108,112.
[5] 辛玲玲.基于ARIMA 模型的我国人民币汇率的时间序列分析[J].时代金融(下旬) , 2012(12):125.
[6] 农凤篇. 时间序列分析方法及其在市场预测中的应用[J]. 现代经济信息, 2014 (5):75-76.
[7] 李守丽. 时间序列分析法在预测未来GDP中的应用[J]. 科技信息, 2012(28):114-115.
[8] 李帅芳,王月芬.时间序列分析在浙江省进出口总额中的应用[J].特区经济,2013(8):215-216.
[9] BOWERMAN B L, O'CONNELL R T. Forecasting,Time Series and Regression:An Applied Approach[M].Cincinnati.ohio:South-Western Pub, 2004: 204-231.
[10] 肖枝洪,郭明月. 时间序列分析与SAS应用[M]. 武汉: 武汉大学出版社,2009: 68-77.
[11] 何书元. 应用时间序列分析[M]. 北京:北京大学出版社,2003:32-39.
[12] 孙振球,徐勇勇. 医学统计学[M]. 北京:人民卫生出版社,2002: 112-135.
[13] 张文增,冀国强,史继新, 等. ARIMA模型在细菌性痢疾预测预警中的应用[J].中国卫生统计,2009,26(6):636-637.
[14] 吴家兵,叶临湘,尤尔科. 时间序列模型在传染病发病率预测中的应用[J].中国卫生统计,2006,23(3):276.
[15] 刘芬. 时间序列数据挖掘相关问题的研究[D]. 福州:福建师范大学, 2014: 2-7.
[16] 常星花. 时间序列的建模、预报和应用研究[D]. 烟台:烟台大学,2013: 7-12.

[1]	卢文海, 孔校杰, 宋丽霞, 卢春如, 于碧鲲, 谢延. SARIMA、Prophet与BSTS模型预测手足口病发病率的效果比较[J]. 预防医学, 2026, 38(1): 79-84.
[2]	龚亮亮, 戎志东. 10~13岁儿童非自杀性自伤行为风险预测模型研究[J]. 预防医学, 2025, 37(6): 546-550.
[3]	白瑞盈, 生海燕. 肺炎住院患者多重耐药菌感染的预测模型研究[J]. 预防医学, 2025, 37(5): 465-470.
[4]	乐赟, 朱玉蓉, 朱梦怡, 王腾飞, 邵生声, 陈骁俊, 杨胜. 血清同型半胱氨酸与叶酸、精子DNA碎片指数的相关性分析[J]. 预防医学, 2025, 37(4): 400-403.
[5]	王英杰综述, 孙高峰, 审校. 2型糖尿病预测模型研究进展[J]. 预防医学, 2025, 37(4): 369-372,377.
[6]	王苏仪, 宋莉, 刘志峰, 姜荣悦, 宋悦, 夏璐综述, 杨帆审校. 电离辐射诱导表观遗传改变的研究进展[J]. 预防医学, 2025, 37(4): 361-364.
[7]	余红, 刘丹, 章逸莉, 陈晓霞. 绍兴市1岁儿童维生素D水平分析[J]. 预防医学, 2025, 37(4): 417-420.
[8]	张小乔, 张筱碟, 赵振希, 谢鹏留, 代敏. LSTM、SARIMA和SARIMAX模型预测手足口病发病率的效果比较[J]. 预防医学, 2025, 37(3): 280-284,287.
[9]	潘祥, 童莺歌, 李怡萱, 倪珂, 程雯倩, 辛蒙雨, 胡钰滢. 机器学习方法构建健康素养预测模型的范围综述[J]. 预防医学, 2025, 37(2): 148-153.
[10]	周国营, 邢丽丽, 苏颖, 刘宏杰, 刘赫, 王迪, 薛锦峰, 戴威, 汪静, 杨兴华. 35~75岁居民心血管病高危风险预测模型研究[J]. 预防医学, 2025, 37(1): 12-16.
[11]	崔彦泽, 张玲, 蒋璐, 李慧敏, 王硕. 衰弱与2型糖尿病的孟德尔随机化研究[J]. 预防医学, 2024, 36(9): 786-789.
[12]	郑帅印, 李丽丹, 陈佩弟, 谢尔瓦妮古丽·阿卜力米提, 李砥. 2型糖尿病合并非酒精性脂肪肝的预测模型研究[J]. 预防医学, 2024, 36(9): 741-745,749.
[13]	李佳萍, 蒋兆强, 李涛. 钒及其化合物毒性作用研究进展[J]. 预防医学, 2024, 36(9): 772-775,780.
[14]	李欢, 张敬红, 余丹, 金文舒, 倪少梅, 吴天凤. 老年2型糖尿病患者血清维生素D与甲状腺功能指标的关联分析[J]. 预防医学, 2024, 36(8): 702-705.
[15]	胡珂杰, 熊加彬, 吴俊俊, 李珍, 朱伟琴, 李华铭. 五味苦参肠溶胶囊对溃疡性结肠炎大鼠肠道菌群的影响[J]. 预防医学, 2024, 36(8): 731-736.

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