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目的 应用乘积季节自回归移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型对肺结核发病率进行预测研究,探讨其可行性并为肺结核病的防治工作提供科学依据.方法 应用EViews 7.0.0.1软件对我国2004年1月至2012年12月的肺结核逐月发病率建立乘积SARIMA模型并进行拟合,选取2013年1月至12月肺结核发病率数据评价模型的预测性能.结果 建立的SARIMA(2,0,2)×(0,1,1)12模型能较好地拟合既往时间段内肺结核的发病率,对2013年1月至12月肺结核发病率的预测与实际发病率趋势基本吻合,平均误差绝对值为0.416 992,平均误差绝对率为5.350 8%.结论 乘积SARIMA模型能较好地模拟和预测肺结核发病率在时间序列上的变动趋势,将其应用于肺结核发病预测是可行的,具有推广应用前景.

作者:胡晓媛;孙庆文;王玲玲;李敏

来源:第二军医大学学报 2016 年 37卷 8期

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作者:
胡晓媛;孙庆文;王玲玲;李敏
来源:
第二军医大学学报 2016 年 37卷 8期
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乘积季节ARIMA模型 肺结核 发病率 预测 multiple seasonal ARIMA model pulmonary tuberculosis incidence forecasting
目的 应用乘积季节自回归移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型对肺结核发病率进行预测研究,探讨其可行性并为肺结核病的防治工作提供科学依据.方法 应用EViews 7.0.0.1软件对我国2004年1月至2012年12月的肺结核逐月发病率建立乘积SARIMA模型并进行拟合,选取2013年1月至12月肺结核发病率数据评价模型的预测性能.结果 建立的SARIMA(2,0,2)×(0,1,1)12模型能较好地拟合既往时间段内肺结核的发病率,对2013年1月至12月肺结核发病率的预测与实际发病率趋势基本吻合,平均误差绝对值为0.416 992,平均误差绝对率为5.350 8%.结论 乘积SARIMA模型能较好地模拟和预测肺结核发病率在时间序列上的变动趋势,将其应用于肺结核发病预测是可行的,具有推广应用前景.

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