การพยากรณ์จำนวนผู้ป่วยโรคสุกใสในจังหวัดเชียงใหม่ด้วยวิธีบ็อกซ์-เจนกินส์

Main Article Content

ธันวา เจริญศิริ
ชนาธิป โสภณพิมล
ดนุสรณ์ ธนะปาละ
วีระชัย ขันทองคำ

บทคัดย่อ

วัตถุประสงค์ เพื่อกำหนดตัวแบบที่เหมาะที่สุดสำหรับการพยากรณ์จำนวนผู้ป่วยโรคสุกใสในจังหวัดเชียงใหม่
วิธีการศึกษา เป็นการศึกษาระบาดวิทยา โดยข้อมูลที่ใช้ในการศึกษาเป็นข้อมูลทุติยภูมิซึ่งเก็บรวบรวมจากรายงาน
ของสำนักระบาดวิทยากรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข กรุงเทพมหานคร ซึ่งบันทึกข้อมูลเป็นรายเดือนตั้งแต่
เดือนพฤษภาคม ค.ศ. 2009 ถึงเดือนสิงหาคม ค.ศ. 2015 และวิเคราะห์ข้อมูลด้วยวิธีบ็อกซ์-เจนกินส์ เกณฑ์ที่
ใช้ในการวัดความแม่นยำ ของการพยากรณ์ คือ ค่ารากที่สองของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย ค่าร้อยละของ
ค่าสัมบูรณ์ของค่าคลาดเคลื่อนเฉลี่ยและค่าสัมบูรณ์ของค่าคลาดเคลื่อนเฉลี่ย
ผลการศึกษา ตัวแบบที่เหมาะสำหรับการพยากรณ์จำนวนผู้ป่วยโรคสุกใสในจังหวัดเชียงใหม่คือตัวแบบ
ARIMA(0,1,0)(1,1,1)12
สรุปผล ตัวแบบวิธีบ็อกซ์-เจนกินส์นี้สามารถนำไปใช้พยากรณ์จำนวนผู้ป่วยโรคสุกใสในจังหวัดเชียงใหม่ นอกจากนี้
ยังสามารถนำไปประกอบการวางแผนเพื่อหาแนวทางป้องกันและควบคุมโรคที่จะเกิดขึ้นได้ในอนาคต

Article Details

บท
นิพนธ์ต้นฉบับ

References

1. คณินทร์ ธีรภาพโอฬาร. เอกสารการเรียนการสอน
“รายวิชาเทคนิคการพยากรณ์”. วิชาเทคนิคการ
พยากรณ์ สาขาสถิติ. ชลบุรี: คณะวิทยาศาสตร์
มหาวิทยาลัยบูรพา; 2558.

2. ดาว สงวนรังศิริกุล, หรรษา เชี่ยวอนันตวานิช
และมณีรัตน์ แสงเกษม. การศึกษาเปรียบเทียบ
เพื่อหาตัวแบบที่เหมาะสมสำหรับการพยากรณ์
จำนวนผู้ป่วยที่เป็นโรคเฝ้าระวังทางระบาดวิทยา
ในกรุงเทพมหานคร. วารสารวิจัยและพัฒนา มจธ.
2558; 38: 35-55.

3. มุกดา แม้นมินทร์. อนุกรมเวลาและการพยากรณ์.
กรุงเทพฯ: โรงพิมพ์ บริษัท โฟร์พริ้นติ้ง จำกัด; 2549.

4. วรางคณา กีรติวิบูลย์. การเปรียบเทียบวิธีการ
พยากรณ์ระหว่างวิธีบ็อกซ์-เจนกินส์ วิธีการทำให้
เรียบแบบเอกซ์โพเนนเชียลที่มีฤดูกาลอย่างง่าย และ
วิธีการพยากรณ์รวม สำหรับการพยากรณ์อุณหภูมิ
เฉลี่ยต่อเดือนในเขตกรุงเทพมหานคร. วารสาร
วิทยาศาสตร์บูรพา 2556; 18: 149-60.

5. สำนักโรคระบาด. จำนวนผู้ป่วย-เสียชีวิตรายเดือน
โรคสุกใส[อินเตอร์เน็ต]. 2558. [เข้าถึงเมื่อ 3
พฤศจิกายน 2558]. เข้าถึงได้จากhttp://www.
boe.moph.go.th/boedb/surdata/disease.
php6.

6. Bowerman BL, O’Connell RT. Koehler AB.
Forecasting, time series and regression: An
applied approach. 4thed. The United States
of America: Thomson Books; 2005.