加纳公共卫生机构孕产妇死亡预测：Box-Jenkins ARIMA方法

该研究论文探讨了如何使用Box-Jenkins方法论来预测加纳公共卫生机构中的孕产妇死亡记录。在千年发展目标5的背景下，研究人员针对2000年至2013年间加纳库马西一家公立医院的孕产妇死亡率数据进行了建模分析。他们采用的时间序列模型是自回归综合移动平均值（ARIMA）的单变量形式。通过对不同ARIMA模型的比较，发现ARIMA（1,1,1）模型最适宜于模拟和预测孕产妇死亡情况，其Akaike信息标准（AIC）和贝叶斯信息标准（BIC）分别为117.02和125.91。通过Shapiro-Wilk正态性检验确认了模型残差的正态分布，而Ljung-Box检验则排除了残差的序列相关性。经过验证，模型显示2000年至2011年间的孕产妇死亡率较高，平均每月12例，而2012年至2013年预测死亡率约为10至11例，这表明目标到2015年降低孕产妇死亡率的目标未能实现。 这篇论文详细介绍了Box-Jenkins方法的应用步骤，这是一种常用的时间序列分析方法，主要用于识别、估计和验证时间序列模型。首先，通过对数据进行探索性分析，确定数据的平稳性。然后，通过差分或集成操作使非平稳时间序列变得平稳。接着，选择合适的ARIMA模型，其中“AR”代表自回归，“I”代表差分，“MA”代表移动平均。ARIMA（1,1,1）模型意味着它包含一个自回归项、一次差分以及一个移动平均项。 ARIMA模型的选择通常基于最小化信息准则，如AIC和BIC。这些指标可以帮助确定模型的复杂性和拟合优度之间的平衡。一旦模型选定，就会进行参数估计，并通过残差分析来检查模型的合理性。Shapiro-Wilk正态性检验是用来验证残差是否符合正态分布的统计检验，这对于许多统计模型的假设是必要的。Ljung-Box检验则是为了检查残差序列是否存在自相关，如果不存在自相关，说明模型能够捕捉到数据中的大部分信息。 在应用模型进行预测时，研究人员发现孕产妇死亡率在2000年至2011年间处于高位，反映出公共卫生问题的严重性。预测结果显示，即使到了2012年至2013年，死亡率仍未能显著下降，这突显了实现千年发展目标5的挑战。因此，研究强调需要实施创新且有效的策略来应对孕产妇死亡率过高的问题。 这篇研究不仅展示了Box-Jenkins方法在孕产妇死亡率预测中的应用，还揭示了加纳在降低孕产妇死亡率方面的紧迫需求。通过对历史数据的建模和预测，可以为政策制定者提供依据，以制定更精准的公共卫生干预措施，改善妇女的健康状况。