利用 ARIMA 模型对菲律宾健康数据国家趋势进行建模
计算机与社会
2021-01-06 v1
摘要
健康是人们福祉与幸福的重要前提。若干研究更聚焦于呈现特定疾病的发生情况，例如预测登革热与疟疾病例数。本文利用时间序列数据进行趋势分析与数据预测，采用 ARIMA 模型可视化菲律宾十大死亡原因、主要发病原因为及主要婴儿死亡原因的卫生数据趋势，并以表格数据呈现。借助 GRETL 软件分别给出每种疾病趋势的图示。主要死亡原因的预测结果显示：心脏病、血管系统疾病、事故、慢性下呼吸道疾病与慢性结核病（所有形式）的预测数据略有变化；恶性肿瘤呈现预测数据的不稳定行为；而肺炎、糖尿病、肾炎肾病综合征与肾病变以及起源于围产期的某些病症基于预测数据呈现下降趋势。
引用
@article{arxiv.2101.01392,
title = {Modeling National Trends on Health in the Philippines Using ARIMA},
author = {Florence Jean B. Talirongan and Hidear Talirongan and Markdy Y. Orong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.01392},
year = {2021}
}
备注
6 pages, 11 figures, 3 tables, 1 formula