Forecasting Model for the Number of Patients with Dysentery in Thailand / ตวแบบพยากรณจำนวนผปวยโรคบดในประเทศไทย
Bibliographic record
Abstract
บทคดยอ วตถประสงคของการวจยครงน คอ การสรางตวแบบพยากรณทเหมาะสมทสดของจำนวนผปวยโรคบดในประเทศไทย โดยใชขอมลจากเวบไซตของระบบฐานขอมลดานสงคมและคณภาพชวต ตงแตไตรมาสท 1 ป 2546 ถงไตรมาสท 4 ป 2557 จำนวน 48 คา ผวจย ไดแบงขอมลออกเปน 2 ชด ชดท 1 คอ ขอมลตงแตไตรมาสท 1 ป 2546 ถงไตรมาสท 4 ป 2556 จำนวน 44 คา สำหรบการสรางตวแบบพยากรณดวยวธการทางสถต 3 วธ ไดแก วธบอกซ-เจนกนส วธการปรบเรยบดวยเสนโคงเลขชกำลงของวนเทอรแบบคณ และวธการพยากรณรวม ชดท 2 คอ ขอมลตงแตไตรมาสท 1 ถงไตรมาสท 4 ป 2557 จำนวน 4 คา สำหรบการตรวจสอบความแมนยำของตวแบบพยากรณดวยเกณฑเปอรเซนตความคลาดเคลอนสมบรณเฉลยทตำทสด ผลการวจยพบวา จากวธการพยากรณทงหมดทไดศกษา วธการพยากรณรวมเปนวธทมความเหมาะสมกบอนกรมเวลาชดนมากทสด ซงมตวแบบพยากรณเปน เมอ และ แทนคาพยากรณเดยว ณ เวลา t จากวธบอกซ-เจนกนส และวธการปรบเรยบดวยเสนโคงเลขชกำลงของวนเทอรแบบคณ ตามลำดบ คำสำคญ : โรคบด บอกซ-เจนกนส การปรบเรยบดวยเสนโคงเลขชกำลง การพยากรณรวม เปอรเซนตความคลาดเคลอนสมบรณเฉลย Abstract The purpose of this research was to construct the most suitable forecasting model for the number of patients with dysentery in Thailand. The data gathered from the website of Social and Quality of Life Database System during the first quarter, 2003 to the fourth quarter, 2014 (48 values) were used and divided into two categories. The first category had 44 values, which were the data during the first quarter, 2003 to the fourth quarter, 2013 for construction of forecasting model by three methods, Box-Jenkins, Winters’ multiplicative exponential smoothing, and combined forecasting. The second category had 4 values, which were the data from all four quarters in 2014 for checking the accuracy of the forecasting models via the criterion of the lowest mean absolute percentage error. The results showed that for all forecasting methods that had been studied, combined forecasting method was the most suitable for this time series and the forecasting model was where and represented the single forecasts at time t from Box-Jenkins and Winters’ multiplicative exponential smoothing, respectively. Keywords : Dysentery, Box-Jenkins, Exponential Smoothing, Combined Forecasting, Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.003 |
| Open science | 0.005 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".