Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/9250
Title: การพยากรณ์แนวโน้มของการเกิดโรคที่ต้องเฝ้าระวังทางระบาดวิทยา ของจังหวัดฉะเชิงเทรา
Other Titles: Forecasting of epidemiological surveillance trend of Chachoengsao province
Authors: เสาวณิต สุขภารังษี
Advisors: มานพ วราภักดิ์
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี
Advisor's Email: fcommva@acc.chula.ac.th
Subjects: การเฝ้าระวังโรค
ระบาดวิทยา
การเฝ้าระวังโรค -- พยากรณ์
Issue Date: 2542
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: ศึกษาหาตัวแบบพยากรณ์ วิธีการพยากรณ์ที่เหมาะสมสำหรับการพยากรณ์ จำนวนผู้ป่วยด้วยโรคที่ต้องเฝ้าระวังทางระบาดวิทยา ของจังหวัดฉะเชิงเทรา และเพื่อพยากรณ์จำนวนผู้ป่วย อัตราการป่วยของการเกิดโรคที่ต้องเฝ้าระวังทางระบาดวิทยา ของจังหวัดฉะเชิงเทราล่วงหน้าในปี พ.ศ. 2542-2544 โดยเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยร้อยละของความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ จากการพยากรณ์ เพื่อคัดเลือกตัวแบบ โดยในการศึกษาครั้งนี้ได้นำเทคนิคการพยากรณ์ และทฤษฎีทางสถิติมาช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วย วิธีการบอกซ์และเจนกินส์ เทคนิคการปรับให้เรียบ การวิเคราะห์อนุกรมเวลาแบบคลาสสิค และวิธีการพยากรณ์ร่วมโดยการให้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ด้วยวิธีการให้น้ำหนักที่เท่ากัน และด้วยวิธีการค่าสัมบูรณ์ต่ำสุด ข้อมูลที่ใช้เป็นข้อมูลทุติยภูมิรวบรวมจากกองระบาดวิทยา จังหวัดฉะเชิงเทรา มีลักษณะข้อมูลอนุกรมเป็นเวลารายเดือนระหว่างปี พ.ศ. 2526-2541 จำแนกตามโรคทั้งหมด 10 โรคด้วยกัน จากการศึกษาเปรียบเทียบการพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลา ที่นำมาวิเคราะห์ทั้ง 5 วิธี พบว่าวิธีการพยากรณ์ร่วมด้วยวิธีการค่าสัมบูรณ์ต่ำสุด และวิธีการบอกซ์และเจนกินส์ เหมาะสมกว่าวิธีการพยากรณ์อื่นๆ ที่นำมาศึกษาเปรียบเทียบสำหรับข้อมูลจำนวนผู้ป่วยทุกประเภทของโรค ได้ตัวแบบการพยากรณ์ของข้อมูลอนุกรมเวลาที่นำมาวิเคราะห์ ดังนี้ 1. ตัวแบบพยากรณ์สำหรับจำนวนผู้ป่วยโรคอุจจาระร่วง 2. ตัวแบบพยากรณ์สำหรับจำนวนผู้ป่วยโรคอาหารเป็นพิษ 3. ตัวแบบพยากรณ์สำหรับจำนวนผู้ป่วยโรคตับอักเสบ 4. ตัวแบบพยากรณ์สำหรับจำนวนผู้ป่วยโรคตาแดง 5. ตัวแบบพยากรณ์สำหรับจำนวนผู้ป่วยโรคไข้หวัดใหญ่ 6. ตัวแบบพยากรณ์สำหรับจำนวนผู้ป่วยโรคสุกใส 7. ตัวแบบพยากรณ์สำหรับจำนวนผู้ป่วยโรคหัด 8. ตัวแบบพยากรณ์สำหรับจำนวนผู้ป่วยโรคไข้เลือดออก 9. ตัวแบบพยากรณ์สำหรับจำนวนผู้ป่วยโรคปอดบวม 10. ตัวแบบพยากรณ์สำหรับจำนวนผู้ป่วยโรควัณโรค
Other Abstract: To study the proper forecasting models and methods for forecasting an epidemiological surveillance trend of Chachoengsao Province and for forecasting the patient numbers and rates of epidemiological surveillance of Chachoengsao Province during 1999-2001. So as to select the suitable models, the Mean Absolute Percentage Errors (MAPEs) of forecast values were compared. Data analysis of this research used forecasting techniques and statistical theory consisted of box-jenkins method, smoothing techniques, classical decomposition method and combined forecasting with giving weighted average (by simple average method and the least absolute value method). The data in this research were the secondary data obtained from epidemiological section of Chachoengsao Province. The data were time-series data collected mothly during 1983-1998 which classified according to 10 diseases. From all forecasting methods considered in this research, combined forecasting with giving weighted average by the least absolute value method and Box-Jenkins method are appropriate methods for 10 diseases. The results of the study are summarized as follows: 1. Forecasting model of diarrhea 2. Forecasting model of food poisoning 3. Forecasting model of virus B hepatitis 4. Forecasting model of haemorrhagic conjunctivitis 5. Forecasting model of influenza 6. Forecasting model of chickenpox 7. Forecasting model of measles 8. Forecasting model of dengue haemorrhagic fever 9. Forecasting model of pneumonia 10. Forecasting model of tuberculosis, pulmonary T.B
Description: วิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2542
Degree Name: สถิติศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: สถิติ
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/9250
URI: http://doi.org/10.14457/CU.the.1999.262
ISBN: 9743337148
metadata.dc.identifier.DOI: 10.14457/CU.the.1999.262
Type: Thesis
Appears in Collections:Acctn - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Saowanit_Su_front.pdf940.77 kBAdobe PDFView/Open
Saowanit_Su_ch1.pdf805.29 kBAdobe PDFView/Open
Saowanit_Su_ch2.pdf1.22 MBAdobe PDFView/Open
Saowanit_Su_ch3.pdf813.52 kBAdobe PDFView/Open
Saowanit_Su_ch4.pdf3.43 MBAdobe PDFView/Open
Saowanit_Su_ch5.pdf792.74 kBAdobe PDFView/Open
Saowanit_Su_back.pdf4.26 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.