本文選題：時(shí)間序列 + ARIMA模型�。� 參考：《現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué)》2017年22期

【摘要】：目的探討自回歸求和移動(dòng)平均模型(Auto Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)在江西省腎綜合征出血熱月發(fā)病率預(yù)測(cè)的可行性,為制定出血熱防控策略提供依據(jù)。方法基于江西省2006-2015年腎綜合征出血熱(Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome,HFRS)逐月發(fā)病率資料建立ARIMA模型,利用2016年各月發(fā)病率檢驗(yàn)?zāi)Ｐ皖A(yù)測(cè)效果,再以2006-2016年HFRS逐月發(fā)病率構(gòu)建模型預(yù)測(cè)2017年HFRS發(fā)病率。結(jié)果本研究構(gòu)建的ARIMA(0,0,2)(0,1,1)12模型,擬合結(jié)果與實(shí)際發(fā)病情況基本吻合。各項(xiàng)參數(shù)均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P0.05),BIC值(Schwarz Bayesian criterion,貝葉斯信息準(zhǔn)則)=-6.792,Ljung-Box Q=14.992,P=0.452,模型殘差為白噪聲;2016年各月HFRS發(fā)病率預(yù)測(cè)值與實(shí)際值動(dòng)態(tài)趨勢(shì)基本吻合。預(yù)測(cè)2017年江西省HFRS發(fā)病率為1.45/10萬(wàn)。結(jié)論 ARIMA模型能很好地模擬江西省HFRS發(fā)病率在時(shí)間序列上的變動(dòng)趨勢(shì),可用于江西省HFRS發(fā)病率的短期預(yù)測(cè)研究。
[Abstract]:Objective to explore the feasibility of Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) in the prediction of hemorrhagic fever monthly rate of renal syndrome in Jiangxi Province, and to provide the basis for formulating the prevention and control strategy of hemorrhagic fever. Methods based on the 2006-2015 year's hemorrhagic fever of renal syndrome in Jiangxi province (Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome, HFRS) The ARIMA model was established for month by month incidence data, and the results were predicted by the monthly incidence test model in 2016, and then the model of month by month incidence of 2006-2016 years HFRS was constructed to predict the incidence of HFRS in 2017. The result of this study was a model of ARIMA (0,0,2) (0,1,1) 12. The fitting results were basically consistent with the actual incidence. All the parameters had statistical significance. (P0.05), the BIC value (Schwarz Bayesian criterion, Bias information criterion) =-6.792, Ljung-Box Q=14.992, P=0.452, model residual is white noise, and the prediction value of HFRS incidence rate of each month in 2016 is basically consistent with the dynamic trend of actual value. It is predicted that the HFRS incidence in Jiangxi province in 2017 is 1.45/10 million. The trend of disease rate in time series can be used for short-term prediction of HFRS incidence in Jiangxi province.
【作者單位】： 南昌大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室;江西省疾病預(yù)防控制中心應(yīng)急辦與傳染病防制所;
【基金】：江西省青年科學(xué)基金資助項(xiàng)目(20171BAB215051)
【分類號(hào)】：R181.3;R512.8

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本文編號(hào)：1971015