自回归移动平均模型在深圳市宝安区结核病疫情预测中的应用

摘要：

目的 建立自回归移动平均(ARIMA)模型,预测深圳市宝安区结核病月发病情况,为肺结核防控措施的制定提供科学参考.方法 通过中国疾病预防控制系统结核病信息管理系统导出2006-2020年深圳市宝安区月报告患者例数.采用IBM SPSS 20.0统计学软件,以2006年1月至2019年12月的月报告患者例数为基础建立时间序列,构建ARIMA模型,通过对模型的识别、定阶、诊断,筛查出最优模型,利用该模型预测2020年1-12月结核病的月发病情况,通过比较预测值与实际值来评价拟合模型的预测效果.结果 ARIMA(1,0,0)(0,1,1)12模型,其参数均通过统计学检验(P<0.05),残差序列为白噪声序列(P>0.05,R2=0.561,RMSE=22.632,NBIC=6.336),拟合优度相对较好.2020年1-12月的预测值与实际值基本吻合,实际值均落在95％CI内,预测效果较好.结论 ARIMA(1,0,0)(0,1,1)12模型可用于短期预测深圳市宝安区结核病疫情,预测效果较好.

关键词：肺结核、自回归移动平均模型、疫情、预测

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资助基金：国家科技重大专项;宝安区科技创新局医疗卫生基础研究项目

在线出版日期：2022-04-14（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：47-51