Joinpoint回归模型及其在传染病流行趋势分析中的应用
出 版 物：《中国卫生统计》 (Chinese Journal of Health Statistics)
年 卷 期：2019年第36卷第5期
页 面：787-791页
核心收录：
学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：对数模型 局部数据 差分自回归移动平均模型 回归模型 线性模型 指数模型 全局数据 回归分析
摘 要：时间序列数据趋势分析的经典方法包括移动平均模型、回归模型、差分自回归移动平均模型等,常用的回归模型包括线性模型、指数模型、对数模型等。传统回归分析主要反映全局数据总体趋势,可能无法揭示局部数据的特定趋势。因此,分段回归模型应运而生[1],但如何分段又成为新的问题。Kim等提出的Joinpoint Regression(JPR)模型提供了解决方法[2]。近年来,JPR模型在癌症和慢性病流行病学趋势研究领域得到广泛应用.
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