【摘 要】
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目的 应用自回归移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)乘积季节模型(p,d,q)(P,D,Q)s,对流行性脑脊髓膜炎(流脑)发病数据的时间序列资料建模,并预测2010
【机 构】
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中国疾病预防控制中心免疫规划中心,北京,100050
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目的 应用自回归移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)乘积季节模型(p,d,q)(P,D,Q)s,对流行性脑脊髓膜炎(流脑)发病数据的时间序列资料建模,并预测2010年流脑发病趋势,考察ARIMA乘积季节模型应用于流脑发病的预测效果.方法 利用法定传染病报告系统的数据资料,采用Box-Jenkins 方法建模,依据赤池信息量准则(Akaike's Information Criterion)和施瓦茨信息量准则(Schwarz's Information Criterion)结果确定模型阶数,用Box-Ljung统计量评价ARIMA模型的拟合效果,用所得模型对2010年流脑发病数进行预测.使用社会科学统计软件包时间序列分析模块对资料进行分析.结果 对流脑的季节性时间序列建立了ARIMA(1,1,1)(0,1,1)(12)乘积模型,平均预测相对误差为3.09%,较好地拟合了流脑的发病趋势,并预测2010年全国流脑病例数为419例,在244～719例的可信范围内变动,发病高峰季节在3月份.结论 ARIMA乘积季节模型可较好地拟合流脑发病在时间序列上的变化趋势,是预测精度较高、效果较好的短期预测模型.
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