Упрощенная HTML-версия
132
ляционный анализ показал, что временной ряд обращаемости нестационарен,
так как отсутствует быстрое затухание автокорреляционной функции с уве-
личением лага, что свойственно для стационарного временного ряда.
Таким образом, для временного ряда обращаемости за СМП в связи с
болезнями системы кровообращения характерно систематическое изменение
обращаемости за СМП по поводу БСК (тренд), в данном случае это снижение
обращаемости с течением времени; периодические компоненты, связанные с
сезонными изменениями и недельной зависимости текущего уровня обра-
щаемости от предыдущих уровней; а также компонента, обусловленная
влиянием, например, изменения концентраций загрязняющих веществ, что
бы создать модель, пригодную для прогнозирования, необходимо извлечь все
вышеперечисленные компоненты для приведения временного ряда обращае-
мости к стационарному.
Анализ временных рядов начат с выделения тренда. Тренд описан ме-
тодом однофакторного регрессионного анализа. В связи с тем, что за анали-
зируемый трехлетний период обращаемость уменьшилась всего на 0,9 вызова
за день, коэффициент регрессии – 0,001, то при построении модели для про-
гноза обращаемости за СМП от погодных факторов и метеоусловий данная
компонента не учтена.
На основе предположения, что для временных рядов числа вызовов за
СМП по поводу БСК характерна выраженная сезонная периодичность обра-
щаемости за СМП по поводу БСК, которая связана с периодическим измене-
нием погодных условий, построена авторегрессионная модель, где в качест-
ве независимых переменных включены погодные условия со статистически
значимыми коэффициентами регрессии по результатам ранее проведенного
множественного регрессионного анализа: температура атмосферного возду-
ха, относительная влажность воздуха, скорость движения воздуха. Зависимая
переменная – число вызовов за СМП по поводу БСК.
Полученная функция авторегрессии по погодным факторам объясняет
периодические колебания обращаемости, таким образом, предположение о