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医学时间序列分析及其预测应用相关问题的研究

在医学科研实践中,经常要对某变量进行动态观察,获得其随时间变化的演变规律,进而对其未来的取值进行预测。从理论上讲,如果已知所研究变量的影响因素,则充分掌握诸影响因素的特征,建立基于因果关系的回归方程,将有助于获得准确的预报结果。然而医学研究中的变量往往受多种影响因素作用,这些因素有些已知、有些却未知,有些已知影响因素的合理量化值也常因各种原因无法求得。这时需要借助时间序列分析理论进行数据处理,其建模依据只来源于观测值序列(时间序列)本身,由于模型中充分考虑了时序中包含的非随机信息,从而从理论上保证了可靠的预测效果。对医学时间序列进行建模,推测所分析变量未来的取值水平,不仅对于把握个体生理参数变化规律,避免可能发生的病理损害有重要意义,更有利于掌握群体致病因子水平、发病率水平等,进而确定干预形式与干预时机,为疾病预防策略的制订提供科学依据。本项研究所涉及研究的选题依据均来自医学统计预测实践,而所获得的初步研究成果又必将在进一步医学  (本文共125页) 本文目录 | 阅读全文>>

《中华医院感染学杂志》2020年01期
中华医院感染学杂志

河南省某三甲医院多药耐药菌感染率时间序列分析

目的研究2013-2017年河南省人民医院多药耐药菌(Multi-drug resistant organism,MDRO)感染发生率的变化趋势,并预测2018年医院MDRO感染发生率。方法采用时间序列分析方法,对河南省人民医院MDRO感染发生率进行...  (本文共5页) 阅读全文>>

《高等数学研究》2020年01期
高等数学研究

时间序列分析课程教学中的一些难点

本文给出了十二个时间序列分析授课过程中学生经常...  (本文共5页) 阅读全文>>

《教育教学论坛》2020年14期
教育教学论坛

新形势下时间序列分析课程教学改革的一些实践

目前我国教育已经进入"人工智能+互联网+教育"模式,时间序列分析课程作为一门应...  (本文共2页) 阅读全文>>

《中国新通信》2020年10期
中国新通信

时间序列分析建模实例

本文运用时间序列分析及与之相应的软件提供的理论和方法...  (本文共3页) 阅读全文>>

《计算机学报》2020年07期
计算机学报

大规模时间序列分析框架的研究与实现

工业互联时代,每天数以亿计的传感器源源不断生成时间序列,用以记录工业设备的温度、振动、压力、曲度和张力等参数.如何从这些非结构化的时间序列中挖掘出有价值信息,并运用于状态监测、故障诊断和控制决策,引起了广泛的关注和研究.随着数据规模日益增长,能够提供较为完备数据分析算法库的主流单机环境如Matlab、R等已无法较好地应对大规模时间序列分析场景下的数据处理需求.而现有的并行分析算法数量有限,常与平台相...  (本文共14页) 阅读全文>>