应用ARIMA模型对河南省肺结核流行趋势预测分析

摘要：

目的 采用自回归移动平均模型法(autoregressiveintegratedmovingaverage,ARIMA)构建时间序列模型,对2007-2022年河南省肺结核流行趋势进行分析,并进行短期预测.方法 从中国疾病预防控制中心《中国结核病信息管理系统》收集2007-2022年河南省肺结核月登记率数据,应用SPSS 27.0软件的时间序列预测模块,构建时间序列模型,验证模型效果,对2023-2025年肺结核登记率进行预测.结果 以2007-2019年河南省肺结核月登记率构建最优模型,ARIMA(0,1,2)(1,0,0)12,Ljung-Box 统计量 Q=13.922,P=0.531,平稳 R2 为 0.734.以 2020-2022 年实际月登记率作为验证数据集,实际值与预测值拟合良好(平稳R2--0.734).应用最优模型预测2025年河南省肺结核年登记率将达到18.5/10万,比2015年下降72.1％.结论 以2007-2019年肺结核月登记率ARIMA(0,1,2)(1,0,0)12模型能较准确地预测河南省肺结核近期流行趋势,但新型冠状病毒感染(新冠感染)疫情对肺结核的登记率可能存在一定影响.2023-2025年肺结核登记率预测需考虑新冠感染后时代影响因素.

关键词：自回归移动平均模型、肺结核、预测、新型冠状病毒感染

所属期刊栏目：34

分类号：R52(结核病)

资助基金：河南省科技发展计划;河南省医学科技攻关计划联合共建项目

在线出版日期：2023-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：495-499,563