基于R语言的ARIMA模型对流感样病例发病趋势的预测

摘要：

目的 分析自回归滑动平均混合模型(the autoregressive integrated moving average,ARIMA)在流感样病例(influenza like illness,ILI)发病趋势预测的可行性,为流感防控提供技术支持.方法 收集本院2013年第1周～2017年第26周由该院每日报告的ILI监测资料,运用R语言进行时间序列分析并建立预测模型.结果 流感样病例就诊百分比(consultation rate of influenza like illness,ILI％)监测数据总体上呈现下降趋势,并且具有明显的季节性.最佳预测模型为ARIMA(0,1,1)(0,1,1)52,该模型残差Box-Pierce检验结果为x2 =7.07(P =0.315)、x2=17.22(P=0.142),提示残差为白噪声序列,预测结果实际值均在预测值的95％的置信区间(95％ confidenceinterval,95％ CI)内.结论 ARIMA模型可用于该院ILI短期发病趋势的预测.

关键词：流感样病例、ARIMA模型、预测

所属期刊栏目：22

分类号：R511.7(传染病)

资助基金：江苏省预防医学科研课题Y2015041

在线出版日期：2018-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：957-960