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目的 探讨自回归求和移动平均(ARIMA)模型在宁波市北仑区手足口病预测中的应用,并对该区手足口病的月发病率进行预测.方法 应用SPSS19.0软件对北仑区2008年1月-2016年6月的手足口病月发病率时间序列建立ARIMA模型,使用所建模型对2016年7月-12月的发病情况进行拟合,并与实际值比较,评价其拟合效果,应用得到的模型预测2017年上半年宁波市北仑区手足口病发病率.结果 北仑区手足口病以年为发病周期,每年有2个发病高峰,分别为4-7月和9-11月.在手足口病预测中建立的ARIMA最优模型为ARIMA(1,0,0)(1,1,0)12,其标准化BIC(贝叶斯信息准则)为5.06,白噪声Ljung-Box检验残差序列为白噪声序列(Ljung-Box=11.00,P=0.81),最优拟合模型预测的平均相对误差为23.80%,拟合效果较好.预测出2017年上半年宁波市北仑区手足口病平均月发病率为46.66/10万,明显高于2016年同期发病率.结论 建立的ARIMA模型能有效地拟合北仑区手足口发病率序列,并进行短期预测,可为手足口的防治工作提供参考.

作者:孙霞霞;葛锦荣;李巧方;朱彩蓉;刘丹萍;蒋敏

来源:现代预防医学 2018 年 45卷 4期

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作者:
孙霞霞;葛锦荣;李巧方;朱彩蓉;刘丹萍;蒋敏
来源:
现代预防医学 2018 年 45卷 4期
标签:
时间序列 ARIMA模型 手足口病 预测 Time series Autoregressive integrated moving average model Hand foot and mouth disease Prediction
目的 探讨自回归求和移动平均(ARIMA)模型在宁波市北仑区手足口病预测中的应用,并对该区手足口病的月发病率进行预测.方法 应用SPSS19.0软件对北仑区2008年1月-2016年6月的手足口病月发病率时间序列建立ARIMA模型,使用所建模型对2016年7月-12月的发病情况进行拟合,并与实际值比较,评价其拟合效果,应用得到的模型预测2017年上半年宁波市北仑区手足口病发病率.结果 北仑区手足口病以年为发病周期,每年有2个发病高峰,分别为4-7月和9-11月.在手足口病预测中建立的ARIMA最优模型为ARIMA(1,0,0)(1,1,0)12,其标准化BIC(贝叶斯信息准则)为5.06,白噪声Ljung-Box检验残差序列为白噪声序列(Ljung-Box=11.00,P=0.81),最优拟合模型预测的平均相对误差为23.80%,拟合效果较好.预测出2017年上半年宁波市北仑区手足口病平均月发病率为46.66/10万,明显高于2016年同期发病率.结论 建立的ARIMA模型能有效地拟合北仑区手足口发病率序列,并进行短期预测,可为手足口的防治工作提供参考.

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