Statistical methodsThe time-series

Statistical methods
The time-series analyses were conducted by using gener-
alized additive models with nonparametric smoothers to
control for seasonal patterns. A smoother is a tool for sum-
marizing the trend in one variable, in this case the number
of visits to the general practitioner, as a function of another
variable, in this instance time. This method allows for very
flexible control of unusual seasonal patterns such as those
observed in the allergic rhinitis series. The span of the
smoother was varied to control the amount of smoothing
carried out on the time series. The aim was to select the span
that removed long-term seasonality but left short-term pat-
terns, since they may be caused by fluctuations in air pollu-
tion levels. The amount of smoothing required varied
between series; therefore, to determine the amount of
smoothing needed, a relatively large span was used initially
and the model diagnostics examined. Successive reductions
in the smoothing window were then made, and individual
smoothers were created for more problematic periods of the
series. Model diagnostics were reassessed at each step.
Goodness of fit of the statistical model was assessed from
the model residuals, the magnitude of the dispersion param-
eter, the partial autocorrelation function, and the model
deviance.
Dummy variables were used to allow for day-of-the-week
effects. Temperature and humidity were included in the
model after various diagnostic plots of the seasonally
adjusted model residuals were considered against different
lags, both single and cumulative, of the meteorologic vari-
ables. Depending on which were more appropriate, either
parametric functions or broad smoothers of the meteorologic
variables were used to model the associations. Variation in
the practice population over the 3-year period, counts for
lagged allergic pollen measures, and the daily number of
consultations for influenza were all adjusted for in the “core”
model if necessary. Once all of these potential confounding
variables had been included, the air pollution indicator was
added to complete the statistical model. After we allowed for
overdispersion and autocorrelation if necessary (13), Poisson
generalized additive models (quasi-likelihood) regression (or
robust regression if deemed more appropriate) was used to
determine the relative risk of consultation associated with an
increase in the pollution measure. All statistical analyses
were carried out by using S-PLUS software (14).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการทางสถิติวิเคราะห์เวลาชุดได้ดำเนินการ โดยใช้ gener-แบบจำลองสามารถ alized กับ smoothers nonparametric การควบคุมในรูปแบบตามฤดูกาล ความนุ่มนวลเป็นเครื่องมือสำหรับผลแนวโน้มในตัวแปรตัวหนึ่ง ในกรณีนี้หมายเลข marizingของผู้ประกอบการทั่วไป เป็นฟังก์ชันอื่นตัวแปร ในเวลาอย่างนี้ วิธีนี้ช่วยให้มากควบคุมความยืดหยุ่นของรูปแบบฤดูกาลผิดปกติเช่นสังเกตในชุด rhinitis แพ้ ระยะของการนุ่มนวลแตกต่างกันเพื่อควบคุมจำนวนราบเรียบดำเนินลำดับเวลา จุดมุ่งหมายที่ต้องการระยะที่เอา seasonality ระยะยาวแต่ซ้ายสั้นแพท-terns เนื่องจากพวกเขาอาจเกิดจากความผันผวนของอากาศ pollu-ระดับสเตรชัน จำนวนราบเรียบต้องการที่แตกต่างกันระหว่างชุด ดังนั้น การกำหนดจำนวนต้องการปรับให้เรียบ ระยะค่อนข้างมากถูกใช้ครั้งแรกและวิเคราะห์รูปแบบการตรวจสอบ ลดต่อเนื่องในหน้าต่างผืนแล้วทำ และแต่ละsmoothers ได้สร้างปัญหามากขึ้นระยะชุด รุ่นวินิจฉัยถูก reassessed ในแต่ละขั้นตอนความกตัญญูพอดีของโมเดลทางสถิติถูกประเมินจากค่าคงเหลือรุ่น ขนาดของพารามิเตอร์เธน-eter ฟังก์ชัน autocorrelation บางส่วน และรูปแบบdevianceใช้ตัวแปรการกระพริบเพื่อให้วันของสัปดาห์ผลกระทบ อุณหภูมิและความชื้นรวมอยู่ในการรุ่นหลังผืนวินิจฉัยต่าง ๆ seasonallyรุ่นปรับปรุงค่าคงเหลือได้ถือต่อแตกต่างกันlags สะสม meteorologic วารี- และเดี่ยวables ตามที่อยู่ที่เหมาะสม อย่างใดอย่างหนึ่งฟังก์ชันพาราเมตริกหรือ smoothers สิ่งของที่ meteorologicตัวแปรถูกใช้รูปแบบการเชื่อมโยง ความผันแปรในจำนวนประชากรการปฏิบัติระยะเวลา 3 ปี สำหรับlagged แพ้ละอองเกสรวัด และหมายเลขประจำวันให้คำปรึกษากับในไข้หวัดใหญ่ได้ทั้งหมดการปรับปรุงสำหรับใน "หลัก"รุ่นถ้าจำเป็น ศักยภาพเหล่านี้ confounding ครั้งเดียวทั้งหมดมีการรวมตัวแปร ตัวบ่งชี้มลพิษทางอากาศได้เพิ่มการทำแบบจำลองทางสถิติ หลังจากเราได้overdispersion และ autocorrelation ถ้าจำเป็น (13), ปัวถดถอยแบบจำลองสามารถ (โอกาส quasi-) การตั้งค่าทั่วไป (หรือประสิทธิภาพถดถอยถ้าสมควรมาก) ถูกใช้ในการกำหนดความเสี่ยงสัมพัทธ์ของคำปรึกษาที่เกี่ยวข้องกับการเพิ่มในวัดมลพิษ สถิติวิเคราะห์ทั้งหมดได้ดำเนินการ โดยใช้ซอฟต์แวร์ S PLUS (14)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการทางสถิติ
การวิเคราะห์อนุกรมเวลาได้ดำเนินการโดยใช้คงเหลือ
แบบเติม alized กับ smoothers nonparametric เพื่อ
ควบคุมรูปแบบตามฤดูกาล เรียบเนียนเป็นเครื่องมือสำหรับช่วงระหว่างฤดูร้อน
marizing แนวโน้มในตัวแปรหนึ่งในกรณีนี้จำนวน
ของการเข้าชมไปยังผู้ประกอบการทั่วไปเป็นหน้าที่ของอีก
ตัวแปรในเวลาเช่นนี้ วิธีการนี้จะช่วยให้มาก
การควบคุมความยืดหยุ่นของรูปแบบตามฤดูกาลที่ผิดปกติเช่นที่
พบในชุดโรคจมูกอักเสบภูมิแพ้ ช่วง
นุ่มนวลได้แตกต่างกันในการควบคุมปริมาณของการปรับให้เรียบ
ดำเนินการในอนุกรมเวลา โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อเลือกช่วง
ที่ออกตามฤดูกาลในระยะยาวเหลือ แต่ระยะสั้นแบบที่
เทิร์นเนื่องจากพวกเขาอาจจะเกิดจากความผันผวนของอากาศ pollu-
ระดับการ จำนวนเงินของการปรับให้เรียบจำเป็นที่แตกต่างกัน
ระหว่างชุด; ดังนั้นเพื่อกำหนดจำนวนของ
สมูทจำเป็นช่วงที่ค่อนข้างใหญ่ถูกนำมาใช้ในขั้นต้น
และการวินิจฉัยรูปแบบการตรวจสอบ ลดลงต่อเนื่อง
ในหน้าต่างการปรับให้เรียบได้ทำแล้วและบุคคล
smoothers ถูกสร้างขึ้นในช่วงเวลาที่มีปัญหามากขึ้นของ
ซีรีส์ การวินิจฉัยรุ่นถูกประเมินในแต่ละขั้นตอน.
ความดีของพอดีของแบบจำลองทางสถิติได้รับการประเมินจาก
เหลือรูปแบบที่สำคัญของการกระจายตัวของรามิเตอร์
eter, ฟังก์ชั่นอัตบางส่วนและรูปแบบ
อันซ์.
ตัวแปร Dummy ถูกนำมาใช้เพื่อให้สามารถ Day- ของสัปดาห์
ผลกระทบ อุณหภูมิและความชื้นที่ถูกรวมอยู่ใน
รูปแบบหลังจากที่แปลงวินิจฉัยต่าง ๆ ของฤดูกาล
ที่เหลือรูปแบบการตั้งค่าได้รับการพิจารณาที่แตกต่างกันกับ
ความล่าช้าทั้งเดี่ยวและแบบสะสมของ meteorologic ตัวแปร
เอเบิลส์ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับที่มีความเหมาะสมมากขึ้นทั้ง
ฟังก์ชั่นตัวแปรหรือ smoothers กว้างของ meteorologic
ตัวแปรถูกนำมาใช้ในการจำลองสมาคม การเปลี่ยนแปลงใน
ประชากรการปฏิบัติในช่วงระยะเวลา 3 ปีนับ
มาตรการเกสรแพ้ล่าช้าและจำนวนวันของการ
ให้คำปรึกษาสำหรับไข้หวัดใหญ่มีการปรับทั้งหมดใน "หลัก"
รูปแบบในกรณีที่จำเป็น เมื่อทั้งหมดของรบกวนเหล่านี้มีศักยภาพ
ตัวแปรได้รับการรวมตัวบ่งชี้มลพิษทางอากาศที่ถูก
เพิ่มเข้ามาในการดำเนินการแบบจำลองทางสถิติ หลังจากที่เราได้รับอนุญาตให้
overdispersion และอัตหากจำเป็น (13), Poisson
ทั่วไปแบบเติม (เสมือนโอกาส) การถดถอย (หรือ
การถดถอยที่แข็งแกร่งถ้าเห็นว่ามีความเหมาะสมมากขึ้น) ถูกใช้ในการ
ตรวจสอบความเสี่ยงของการให้คำปรึกษาที่เกี่ยวข้องกับ
การเพิ่มขึ้นในวัดมลพิษ ทั้งหมดการวิเคราะห์ทางสถิติ
ได้ดำเนินการโดยใช้ซอฟต์แวร์ S-PLUS (14)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาสถิติ
ทำการทดลองโดยใช้สารเติมแต่งเช่นมกราคม -
3

smoothers รุ่นที่มีการควบคุมสำหรับฤดูกาลรูปแบบ เรียบเป็นเครื่องมือสำหรับผลรวม -
marizing แนวโน้มในตัวแปรเดียว ในกรณีนี้หมายเลข
ของเข้าชมไปยังแพทย์ทั่วไป เป็นฟังก์ชันของตัวแปรอื่น
ในอินสแตนซ์เวลา วิธีนี้จะช่วยให้มาก
การควบคุมความยืดหยุ่นของรูปแบบตามฤดูกาลปกติเช่น
สังเกตในชุดโรคจมูกอักเสบจากภูมิแพ้ ช่วงของ
เรียบหลากหลายในการควบคุมปริมาณ
ดำเนินการในเวลาแบบเรียบ . จุดมุ่งหมายคือการเลือกช่วงที่ระดับสูงในระยะยาว แต่ด้านซ้ายออก
-
ระยะสั้นแพทที่มีตั้งแต่พวกเขาอาจเกิดจากความผันผวนของอากาศ pollu -
, ระดับปริมาณที่แตกต่างกัน
ระหว่างชุดเรียบ ดังนั้น การตรวจสอบยอดเงินของ
เรียบต้องการ ช่วงที่ค่อนข้างใหญ่ถูกใช้ครั้งแรก
และรูปแบบการตรวจสอบ
ลดลงต่อเนื่องในหน้าต่างเรียบแล้ว และ smoothers บุคคล
ถูกสร้างมากปัญหาช่วง
ชุด รูปแบบการเป็น reassessed
ในแต่ละขั้นตอน .ความสอดคล้องของแบบจำลองทางสถิติที่ได้รับจาก
รูปแบบความคลาดเคลื่อน ขนาดของการกระจายพระราม -
diphenyl ฟังก์ชันอัตสหสัมพันธ์บางส่วนและรูปแบบ

เบี่ยงเบน ตัวแปรหุ่นที่ใช้เพื่อให้สำหรับวันของสัปดาห์ผล . อุณหภูมิและความชื้นอยู่ในรูปแบบต่างๆของการวินิจฉัยหลังจากแปลง

อาหารปรับรูปแบบซึ่งถือว่าแตกต่างกับ
ล่าช้า ทั้งเดี่ยว และสะสมของ meteorologic vari -
Ables . ขึ้นอยู่กับที่เหมาะสมมากขึ้นให้
ฟังก์ชันพารามิเตอร์หรือกว้าง smoothers ของตัวแปร meteorologic
ใช้รูปแบบสมาคม การเปลี่ยนแปลงประชากร
ฝึกตลอดระยะเวลา 3 ปี นับสำหรับ
lagged มาตรการเกสรดอกไม้ แพ้และทุกวัน จำนวน
ให้คำปรึกษาสำหรับไข้หวัดใหญ่ถูกปรับใน " หลัก "
รูปแบบถ้าจำเป็น เมื่อทั้งหมดของตัวแปรเหล่านี้อาจเพิ่มโอกาสเสี่ยง
ได้ ได้แก่ มลพิษทางอากาศ เป็นตัวบ่งชี้
เพิ่มเพื่อให้แบบจำลองทางสถิติ หลังจากที่เราได้รับอนุญาตให้
overdispersion อัตและถ้าจำเป็น ( 13 ) , ตัวแบบปัวซอ
อาหารเสริม ( โอกาส ความถดถอย (
) หรือทนทานถดถอยถ้าถือว่าเหมาะสมกว่า ) ใช้
ตรวจความเสี่ยงสัมพัทธ์ของการให้คำปรึกษาที่เกี่ยวข้องกับ
เพิ่มในระบบการวัด ทั้งหมดสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์
ทดลองโดยใช้ s-plus ซอฟต์แวร์ ( 14 )