应用自回归移动平均模型乘积季节模型预测兰州市水相关疾病发病情况

摘要：

目的 探讨自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)乘积季节模型在水相关疾病发病率发病趋势预测中的应用,对兰州市水相关疾病发病情况进行预测.方法 收集2006年1月-2014年12月水相关疾病发病率数据,利用R软件构建ARIMA乘积季节模型,利用2015-2017年实际发病率与模型拟合数据比较,评价模型的预测性能,并预测2015-2017年水相关疾病的发病率.结果 在水相关疾病预测中建立ARIMA(2,0,1)×(2,0,0)12乘积季节模型,Ljung-Box检验差异无统计学意义(Q=18.64,P=0.824),2015年-2017年兰州市常见水相关疾病实际发病率均在预测结果95％可信区间内,平均预测相对误差为5％.结论 ARIMA乘积季节模型可以较好的预测兰州市水相关疾病发病率的变化趋势,能够运用于水相关疾病发病趋势的预测及预警,为防控措施的制定提供参考.

关键词：时间序列、水相关疾病、自回归移动平均模型

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分类号：R183(流行病学与防疫)

资助基金：甘肃及周边省区传染病病院谱流行规律及变迁研究课题基金项目2017ZX10103006;兰州市科技计划项目2016-3-109,2018-1-121,2018-3-75,2017-RC-16;兰州市城关区科技计划项目2016-7-3,2017-7-12,2018-7-9

在线出版日期：2019-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：134-138