2004-2016年珠海市道路交通伤害时间序列分析

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目的 建立珠海市道路交通伤害(road traffic injuries,RTIs)发生的时间序列模型,了解RTIs的时间变化规律.方法 对2004-2016年珠海市3家哨点监测医院RTIs病例发生时间进行描述性分析.以2004-2015年RTIs按发生年、月份建立自回归移动平均混合模型(ARIMA),以2016年资料进行验证;同时按RTIs发生星期、时点(24 h)建立ARIMA模型进行时间序列分析. 结果 2004-2016年共监测到70 813例RTIs.1-2月份RTIs较少,7月达高峰;星期一、六和日RTIs发生数量较多;18-21点RTIs呈现最高峰,7-9点、0-2点分别呈现次高峰.构建得到RTIs发生人数按年、月份的ARIMA(0,1,1)模型(Ljung-Box检验Q=16.586,P=0.413),预测2016年RTIs人数,预测值与实际观测结果较相符;随着预测时间延长,CI范围扩大.对RTIs发生星期及时点序列分析建模为ARIMA(1,0,0)(Ljung-Box检验Q=13.283,P=0.652),观测值与拟合值基本相符. 结论 2004-2016年珠海市RTIs流行状态具有一定时间变化规律,ARIMA模型适合进行RTIs发生时间趋势拟合并进行短期预测分析.
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