【摘 要】
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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
【机 构】
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广东省疾病预防控制中心广东省公共卫生研究院
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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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