ARIMA模型在某市梅毒月發(fā)病率中的應(yīng)用
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【摘要】:目的探討時間序列模型預(yù)測梅毒發(fā)病率的可行性,應(yīng)用自回歸移動平均模型(ARIMA)預(yù)測梅毒短期月發(fā)病率。方法根據(jù)阜新市2004年1月至2016年5月梅毒月發(fā)病率,建立ARIMA模型,預(yù)測2016年6~8月梅毒月發(fā)病率。結(jié)果月發(fā)病率預(yù)測擬合的最優(yōu)模型為ARIMA(2,1,0)×(2,1,1)12,殘差分析經(jīng)檢驗無統(tǒng)計學(xué)意義(Ljung-Box Q=11.523,P=0.567),提示殘差為白噪聲,平均相對誤差為0.243。結(jié)論阜新市梅毒發(fā)病率將呈上升趨勢,應(yīng)采取綜合性防控措施控制梅毒的增長趨勢。
【作者單位】: 阜新市疾病預(yù)防控制中心;
【分類號】:R759.1;R181.3
【正文快照】: 梅毒是法定報告乙類傳染病傳染病,發(fā)病率逐年上升,2013年已躍居阜新市法定報告?zhèn)魅静〉诙。本文采用自回歸移動平均模型對2016年阜新市梅毒分月發(fā)病率進行預(yù)測,為預(yù)防控制工作提供參考依據(jù)。1材料與方法1.1資料來源:病例資料來源于《傳染病報告信息管理系統(tǒng)》中梅毒的實驗室
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,本文編號:1175120
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