中位数回归模型及自回归模型在北京市SARS发病预测中的应用

摘要

目的探讨北京SARS发病的动态变化规律.方法建立北京市SARS发病长期预测的中位数回归模型以及短期预测的自回归模型.结果以4月24日～5月11日的数据建模,对SARS进行长期预测的中位数回归模型为:Yi0.5=129.2-4.7ti,预测其新增临床诊断病例数将于5月22日降至零病例;同时考虑时间(ti)、前一天的新增临床疑似病例数(Zi-1),对SARS进行短期预测的二阶自回归模型(第一步)为:Yi=79.9526-0.2773Yi-1+0.3582Yi-2+0.2848Zi-1-2.8175ti.预测其新增临床诊断病例数将于5月21日降至零病例.结论SARS发病长期预测用中位数回归较一般线性回归稳健;SARS发病短期预测的自回归模型取二阶较适宜.长期预测与短期预测中新增临床诊断病例数降至零病例的时间基本一致.在传染病的发病预测中使用中位数回归模型及自回归模型的方法具有广阔的应用前景.