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目的 分析全国狂犬病疫情的时间分布特征,探讨用自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)预测疫情发展趋势的可行性.方法 建立2004 ― 2015年全国狂犬病月度发病率时间序列,用 R3. 3.2软件建立最优 ARIMA模型,对2016年1~11月发病率进行预测,并评价预测效果.结果 2007年以来我国狂犬病年发病率呈下降趋势,8~10月为高峰季节;建立的最优模型为 ARIMA(2,1,1)(2,0,0)12,其平均绝对标准化误差(The mean ab-solute error,MASE)为0.755;2016年1~11月发病率预测结果显示,平均相对误差为15.61
作者：任江萍；陈直平；孙继民；陈恩富；施旭光；张蓉；刘营；凌锋
来源：中国人兽共患病学报 2018 年 34卷 3期
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