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目的 研究季节性差分自回归滑动平均模型(SARIMA)拟合季节时间序列的方法,并将其应用于预测香港流行性腮腺炎疫情趋势.方法 利用R软件对2000年1月至2012年8月香港流行性腮腺炎月发病例数资料进行建模,用所构建模型进行预测分析.结果 流行性腮腺炎发病呈上升趋势,SARIMA(2,1,1)×(1,1,1)12模型较好地拟合了香港流行性腮腺炎的月发病例数,模型残差为白噪声序列,回代考核平均相对误差为17.5％;后8个月的数据作为前瞻性预测考核,平均相对误差为16.4％.结论 SARIMA模型较好地模拟腮腺炎的流行特征,并进行中、短期预测.
作者：徐燕；阎玉霞；韩剑锋；陈平雁
来源：热带医学杂志 2013 年 13卷 1期
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