时间序列分析法在其他感染性腹泻发病率预测中的应用

摘要：

目的 探讨时间序列分析法在其他感染性腹泻发病率预测中的应用,为制定其他感染性腹泻防控策略提供科学数据.方法 利用深圳沙井街道2006年1月至2011年6月的的其他感染性腹泻月发病率数据建立自回归移动平均结合模型(ARIMA),采用2011年7-12月的月发病率数据验证模型的预测效果.结果 建立的ARIMA(2,1,1)12模型为最优模型,AIC、SBC及Log likelihood分别为408.81、417.19、-200.41,模型残差序列的Box-Ljung结果显示统计量差异无统计学意义(Q=21.300,P=0.128).ARIMA(2,1,1)12模型预测效果较好,实际值均在预测值的95％可信区间内,对2011年7-12月发病率的预测值基本符合实际发病率的变动趋势.结论 ARIMA模型能较好地模拟在短期内其他感染性腹泻发病率的变动趋势.

关键词：时间序列分析、其他感染性腹泻、预测

所属期刊栏目：13

分类号：R574.62(消化系及腹部疾病)

资助基金：深圳市宝安区科技计划项目2012170

在线出版日期：2013-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：1268-1270