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目的 使用R软件对手足口病发病时间序列模型进行分析与对比,探索较佳的手足口病发病预测模型.方法 利用广州市2009-2013年手足口病月报告病例数作为建模数据,采用R软件中的Holt-Winter指数匀滑模型和季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)分别预测2014年12个月份的发病情况,将预测结果与2014年实际发病数进行比较.结果 对广州市2014年1-12月手足口病发病数进行预测,并将预测值与实际值进行比较,结果显示:采用Holt-Winter指数匀滑法和SARIMA预测结果的平均相对误差分别为-0.40和0.12.结论 SARIMA为较佳的预测分析模型,预测结果能较好地拟合广州市手足口病发病序列并进行短期的有效预测.

作者:陈纯;李铁钢;肖新才;杨智聪

来源:国际流行病学传染病学杂志 2016 年 43卷 2期

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作者:
陈纯;李铁钢;肖新才;杨智聪
来源:
国际流行病学传染病学杂志 2016 年 43卷 2期
标签:
手足口病 R软件 预测模型 Hand,foot and mouth disease R software Predicting model
目的 使用R软件对手足口病发病时间序列模型进行分析与对比,探索较佳的手足口病发病预测模型.方法 利用广州市2009-2013年手足口病月报告病例数作为建模数据,采用R软件中的Holt-Winter指数匀滑模型和季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)分别预测2014年12个月份的发病情况,将预测结果与2014年实际发病数进行比较.结果 对广州市2014年1-12月手足口病发病数进行预测,并将预测值与实际值进行比较,结果显示:采用Holt-Winter指数匀滑法和SARIMA预测结果的平均相对误差分别为-0.40和0.12.结论 SARIMA为较佳的预测分析模型,预测结果能较好地拟合广州市手足口病发病序列并进行短期的有效预测.

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