目的:應(yīng)用差分自回歸移動(dòng)平均（autoregressive integrated moving average,ARIMA）模型對(duì)江蘇省常州市和鹽城市的肺結(jié)核發(fā)病情況進(jìn)行預(yù)測(cè),探索其用于預(yù)測(cè)江蘇地區(qū)肺結(jié)核疫情的可行性,為今后結(jié)核病防控工作提供參考依據(jù)。方法:收集并整理江蘇省常州市和鹽城市2005年1月—2016年12月肺結(jié)核月登記發(fā)病數(shù)資料,使用R3.5.2軟件建立ARIMA模型,分別對(duì)兩市2017年1—12月肺結(jié)核月登記發(fā)病數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),以平均絕對(duì)百分比誤差（mean absolute percent error,MAPE）、均方根誤差（root mean square error,RMSE）和平均絕對(duì)誤差（mean absolute error,MAE）評(píng)估ARIMA模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。結(jié)果:常州市的最優(yōu)預(yù)測(cè)模型為ARIMA（0,1,1）（0,1,1）12,鹽城市的最優(yōu)預(yù)測(cè)模型為ARIMA（1,1,1）（0,1,1）12。用于預(yù)測(cè)2017年肺結(jié)核月登記發(fā)病數(shù)時(shí),兩市的MAPE分別為8.718 6和16.727 8,RMSE分別為14.061 7和39.487 2,MAE分別為11.38... 

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【文章目錄】：
1 資料和方法
    1.1 資料
    1.2 方法
        1.2.1 ARIMA模型的基本思想
        1.2.2 建模過程
    1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法
2 結(jié)果
    2.1 常州市ARIMA模型預(yù)測(cè)
    2.2 鹽城市ARIMA模型預(yù)測(cè)
    2.3 ARIMA模型預(yù)測(cè)效果評(píng)價(jià)
3 討論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3689230