摘要:本文在卫生统计领域中引入时序方法对人口死亡数(包括各种死因死亡数)建立了不同的时序模型(AR 模型、多维 AR 模型和 SETAR 模型),并用模型对人口死亡数作群体预报和气象因素分析,结果令人满意。此项工作表明,在卫生统计领域中引入时序方法将是进行死亡预报和因素分析的一条新途径。人口死亡的统计、预报和分析是卫生统计部门的一项重要工作。我们根据我市某区防疫站提供的群体人口死亡资料及肿瘤、心脏病等死因死亡资料,应用时间序列分析方法建立了 AR 模型、多维 AR 模型和自激励门限自回归模型(Self-Excited Threshold Auto-Regreesive Model,简记为 SETAR模型),并用这些模型对人口死亡情况进行群体预报和气象因素分析。由于 AR 模型、多维 AR 模型已逐步为人们所熟知,本文将首先着重论述 SETAR 模型的意义及建模方法,然后分别示出这三种模型的预报及分析结果。