自回归移动平均模型在细菌性痢疾流行趋势预测中的应用

摘要：

目的 探讨时间序列分析中自回归移动平均模型在六安市细菌性痢疾发病预测的可行性和适用性,为早期做好防控工作提供科学依据.方法 使用SPSS 17.0软件对六安市2003年1月～2012年12月的细菌性痢疾月发病率建立ARIMA模型,以2013年的1～7月实际发病率作为预测模型的考核样本,验证模型的预测效果.结果 六安市细菌性痢疾月发病率模型为ARIMA(0,0,1)×(0,1,1)12,模型移动平均参数MA1=-0.473(t=-5.153,P＜0.05),季节移动平均参数SMA1 =0.937(t =2.494,P=0.014);残差分析Ljung-BoxQ统计量经检验,差异无统计学意义(Ljung-BoxQ=10.208,P=0.856),提示残差为白噪声.模型预测的平均相对误差为27.82％,但预测的动态趋势与实际值基本吻合,且实际值均在预测值的95％可信区间内.结论 ARIMA(0,0,1)×(0,1,1)12模型可为六安市细菌性痢疾的防控提供参考.

关键词：时间序列分析、ARIMA模型、细菌性痢疾、预测

所属期刊栏目：20

分类号：R516.4(传染病)

在线出版日期：2014-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：175-177,180