ARIMA模型在预测我国乙肝月报告发病数中的应用

摘要：

目的 建立适合预测我国乙肝月报告发病人数的自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型.方法 收集2010年3月～2017年8月我国乙肝月报告发病人数据资料,用Excel 2010建立数据库,用R3.3.3软件进行模型构建.其中2010年3月～2017年3月数据用于模型建立,2017年4～8月数据用于模型检验.结果 我国乙肝月报告发病数整体呈现下降趋势并于每年2月达到最低值,于3月份迅速上升到高峰值,具有明显季节性和周期性.建立ARIMA(2,1,1)(1,1,1)12模型对我国乙肝月报告发病数进行预测,该模型预测的绝对误差平均值为2 628.55,相对误差最大值为6.16％,最小值为1.29％,平均值为2.61％.结论 基于本研究数据,ARIMA(2,1,1)(1,1,1)12模型能较好地拟合我国乙肝的月报告发病人数,可用于预测.

关键词：肝炎、乙肝、模型、统计学、预测

所属期刊栏目：22

分类号：R512.62(传染病)

资助基金：北京协和医学院青年科研基金资助2017330021

在线出版日期：2018-05-07（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：298-301,307