三种预测模型的比较,用于预测中国的慢性阻塞性肺病
Yuhan Teng1, Yining Jian2, Xinyue Chen3
1Department of Clinical Medicine, Southwest Medical University, Luzhou, Sichuan, People's Republic of China.
一般化添加模型 (GAM) 最好预测中国慢性阻塞性肺病 (COPD) 病例的增加. 建议ARIMA和GAM模型用于未来的COPD流行预测,以告知公共卫生政策.
科学领域:
- 呼吸系统医学 呼吸系统医学
- 生物统计学 生物统计学
- 公共卫生政策 公共卫生政策
背景情况:
- 慢性阻塞性肺病 (COPD) 在中国构成了重大公共卫生挑战.
- 准确预测COPD患病率对于有效的资源分配和干预策略至关重要.
研究的目的:
- 预测未来中国COPD患者的数量.
- 为了比较三个不同的统计模型的预测性能:通用增量模型 (GAM),自行回归集成移动平均 (ARIMA) 和曲线拟合方法.
主要方法:
- 利用全球疾病负担 (GBD) 数据库 (1990-2019) 的数据来计算中国的COPD患者数量.
- 应用GAM,ARIMA (0,1,2) 和曲线拟合技术用于模型拟合和预测.
- 使用R2,MAE,MAPE,RMSE,AIC和BIC等指标评估模型性能.
主要成果:
- 这三种模型都显示出预测中国COPD未来趋势的能力.
- 与其他车型相比,GAM表现出卓越的性能.
- ARIMA (0,1,2) 模型显示中等预测准确度,而曲线拟合方法表现最差.
- 预测表明,从2020年到2025年,中国的COPD患者数量趋于增加.
结论:
- 建议使用GAM和ARIMA模型来预测中国未来的COPD患病率.
- 随着COPD患者数量的不断增加,需要加强预防和控制措施.
- 准确的预测建模支持卫生政策制定者解决日益增长的COPD负担.
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