發(fā)布時(shí)間：2019-09-28 15:09

【摘要】：目的采用自回歸移動(dòng)平均(Autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型對全國(不含港澳臺地區(qū))瘧疾月報(bào)告病例數(shù)進(jìn)行預(yù)測研究,為瘧疾的預(yù)防控制提供參考依據(jù)。方法通過SPSS 24.0軟件,建立兩個(gè)時(shí)間序列,分別為2006-2015年和2011-2015年全國瘧疾月報(bào)告病例數(shù)的時(shí)間序列,并建立最優(yōu)ARIMA模型,以2016年1-12月全國瘧疾月報(bào)告病例數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果 2006-2015、2011-2015年兩個(gè)不同時(shí)間序列建立的全國瘧疾月報(bào)告病例數(shù)模型分別為ARIMA(2,1,1)(1,1,0)_(12)和ARIMA(1,0,0)(1,1,0)_(12),分別對2016年1-12月數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,基于2011-2015年數(shù)據(jù)建立的ARIMA模型的預(yù)測誤差更小。結(jié)論模型的建立和預(yù)測應(yīng)用是動(dòng)態(tài)過程,需要不斷根據(jù)積累的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整,從而提高預(yù)測精度,但同時(shí)要充分考慮傳染病流行特征的重大變化等其他因素。
【作者單位】： 河北省人民醫(yī)院;中國疾病預(yù)防控制中心寄生蟲病預(yù)防控制所衛(wèi)生部寄生蟲病原與媒介生物學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室世界衛(wèi)生組織熱帶病合作中心國家級熱帶病國際聯(lián)合研究中心;上海市皮膚病醫(yī)院;復(fù)旦大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院微生物學(xué)與微生物工程系;
【基金】：上海市公共衛(wèi)生第四輪三年行動(dòng)計(jì)劃(GWIV-29)
【分類號】：R531.3

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本文編號：2543387