Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






  • Прогнозирование с помощью показателя среднего прироста.






    Метод используется в монотонно изменяющихся рядах, т.е. в рядах, каждый последующий уровень которых больше (или меньше) предыдущего на определенную величину. Поскольку в жизни такие ряды встречаются редко, условно монотонными рядами будем считать ряды, в которых каждый последующий уровень больше (меньше) предыдущего.

    В монотонном ряду средний прирост () находят по формуле:

    аn – а1

    = ---------------, где

    n - 1

    аn – последний уровень ряда;

    а1 - первый уровень ряда;

    n – число уровней.

    Пусть имеется информация о заболеваемости какого-то контингента населения по годам:

    Таблица 29

    Год 1997 1998 1999 2000 2001
    Заболеваемость (%о) 1200 118911801171 1160

     

    1160 – 1200

    ---------------- = -10

    5 - 1

    Вывод: на протяжении базисного периода заболеваемость сокращалась ежегодно в среднем на 10 ‰.При сохранении этой тенденции в 2002 году можно ожидать снижение уровня заболеваемости: 1160 – 10 = 1150‰.

    Следует помнить, что прогнозировать можно не более чем на 1/3 часть базисного периода. В разобранном примере нельзя дать прогноз на 2 года, т.е. на 2003 г., т.к. 1/3 часть от 5 лет составит 1, 7 года, что меньше двух лет.

    Прогнозировать с помощью среднего прироста можно и при наличии немонотонных рядов, если в них можно выделить монотонный участок. Так, если с 1980 г. по 1985 г. наблюдался рост заболеваемости, с 1986 г. по 1992 г. – снижение, а с 1993 г. по 2000 г. – опять рост, то на 2001 г. можно дать прогноз по тенденции 1993 – 2000 гг., взяв при этом уровень заболеваемость в 1993 г. за а1, а уровень заболеваемости в 2000 году за аn.

    Некоторые явления имеют многолетние колебания: в течение нескольких лет наблюдается подъем, затем снижение уровня явления, затем все повторяется. Для выявления таких многолетних циклов необходимы сведения за период времени, охватывающий минимум три цикла – при пятилетних циклах – 15 лет, при десятилетних циклах – 30 лет и т.д.

    Сезонность. Сезонность – это связь динамики явления с временем года. Многие процессы и явления в природе (а следовательно – в здравоохранении и медицине) имеют сезонные колебания, т.е. в одни месяцы года выражены больше, а в другие меньше. При изучении таких явлений основными вопросами можно считать следующие:

    · Есть ли сезонные колебания?

    · Какая часть явления обусловлена сезонными причинами?

    Выявление сезонных колебаний. Для выявления сезонных колебаний необходимо иметь сведения об изучаемом явлении за несколько лет (не менее трех).

    Пусть имеются сведения о числе зарегистрированных случаев определенного заболевания среди жителей города У (имеется в виду, что численность населения стабильна; в противном случае методика модифицируется, о чем будет сказано ниже). Порядок действий будет следующим.

    1) Расположить показатели числа заболеваний соответственно по месяцам и за год (табл. 30).

    2) Определить среднедневное число заболеваний (С) по формуле:

    Н

    С = ---------

    Д

    где Н – число заболеваний за месяц (год);

    Д – число дней в месяце (году).

    3) Рассчитать коэффициенты наглядности или индексы сезонности (К), приняв за 100 % среднедневное годовое число заболеваний (Сr) и определив от него уровень среднедневного числа заболеваний за каждый месяц (См):

    См х 100%

    К = ----------------

    Сr

    Таблица 30






    © 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
    Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
    Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.