|
71 Продолжение табл. 2.8 1 2 3 4 5 6 7 8 город Зоронеж 1 Глаукома 15,40 29,70 -8,99 -2,87 32,32 + 2 Катаракта 3,82 6,52 -13,56 -1,54 1 оо00 3 Травмы глаза 34,89 9,47 13,50 -4,65 59,81 + 4 Миопия 6,84 -29,55 29,33 -38,10 -39,74 5 Дистрофия и фоновые болезни сетчатки 36,78 -28,22 8,05 -0,29 5,78 + 6 Воспалительные заболевания сосудистой оболочки 48,99 33,33 6,42 25,71 165,77 + 7 Герпетический кератит 3,87 -11,86 51,15 1,02 39,79 8 ВСЕГО 8,99 7,31 3,86 -3,22 17,56 + Из полученных результатов по анализу динамики офтальмологических заболеваний по различным нозологическим формам стоит отметить рост по области количества офтальмологических заболеваний практически по всем нозологическим формам, за исключением травм глаза и герпетического кератита. По городу Воронежу также наблюдается увеличение офтальмологических заболеваний, кроме заболеваний катарактой и миопией. Для исследования развития офтальмологической заболеваемости по Воронежской области было проведено краткосрочное прогнозирование на 2004-2005 гг. Для построения краткосрочного прогноза была использована модель экспоненциального сглаживания. Метод применяется для прогнозирования нестационарных временных рядов, имеющих случайные изменения уровня и угла наклона и известен под названием метода Брауна [9,18, 36]. В качестве основной модели ряда рассматривается его представление в виде полинома невысокой степени, коэффициенты которого медленно меняются со временем: y{t) = a x ( t) + ( \a ) y ( t\) , (2.13) где а параметр сглаживания. |
39 (2.1) где t значение ^-распределения Стьюдента для m степеней свободы и уровня значимости ос, X оценка среднего значения, ст оценка среднеквадратичного отклонения, N объем выборки значений ВР. Для построения краткосрочного прогноза была использована модель экспоненциального сглаживания. Метод применяется для прогнозирования нестационарных временных рядов, имеющих случайные изменения уровня и угла наклона и известен под названием метода Брауна [44,96]. В качестве основной модели ряда рассматривается его представление в виде полинома невысокой степени, коэффициенты которого медленно меняются со временем. (2.2) где а параметр сглаживания. Начальное значение тренда зависит от его типа: для экспоненциального тренда (2.3) для линейного тренда s(0) = (*(«) х(1))/(я -1 ); >-(0) = * (!)s(0)/2 . (2.4) Вычислительный процесс устроен как адаптивная процедура, в которой коэффициенты полинома пересчитываются по старым коэффициентам и но |