目的分析貴州省2013-2017年學(xué)生肺結(jié)核發(fā)病趨勢,采用ARIMA預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測,探索我省學(xué)校結(jié)核病報告發(fā)病預(yù)測的新方法,為學(xué)校結(jié)核病防控工作提供早期預(yù)警和科學(xué)理論依據(jù)。方法收集5年"結(jié)核病管理信息系統(tǒng)"學(xué)生報告發(fā)病數(shù),繪制時間序列圖、模型擬合、篩選擬合度最優(yōu)模型進(jìn)行預(yù)測和預(yù)警分析。結(jié)果 2013-2017年貴州省共報告學(xué)生肺結(jié)核20 620例,年均報告發(fā)病率為46.01/10萬,學(xué)生肺結(jié)核報告發(fā)病率差異有統(tǒng)計學(xué)意義（χ²=345.677,P <0.001）。繪制時間序列圖,月發(fā)病數(shù)主要集中在187～688例,平均343.7例,波動有一定的季節(jié)變化;對原序列進(jìn)行1階12步差分處理后趨于平穩(wěn)序列;采用最大似然估計,獲得復(fù)合季節(jié)模型ARIMA（p,d,q）（P,D,Q）s中的p、q、P、Q參數(shù);經(jīng)過反復(fù)擬合,不斷篩選,最終擬合度最好的模型是ARIMA（0,1,0）（0,1,0）₁₂模型。結(jié)論 ARIMA模型總體來說預(yù)測準(zhǔn)確性還是比較高的,但也存在一定缺陷,隨著預(yù)測時間延長,預(yù)測誤差會增大,如果未來的防控政策等因素發(fā)生變化,則可能發(fā)生預(yù)測... 

【文章來源】：實用醫(yī)學(xué)雜志. 2020,36(04)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

2 0 1 3-2017年貴州省學(xué)生肺結(jié)核按月發(fā)病數(shù)時間序列圖

2 0 1 3-2017年貴州省學(xué)生肺結(jié)核原序列經(jīng)差分后時間序列圖

原序列經(jīng)差分后ACF和PACF圖

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3058417