基于ARIMA模型的呼吸系统疾病门诊量分析

摘要：

目的 构建呼吸系统疾病门诊量的自回归移动平均求和(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型并预测门诊量.方法 根据2005年1月至2016年1 2月医院门诊呼吸系统疾病人次数据,采用R软件建立ARIMA模型.通过自相关函数和偏自相关函数初步识别模型,极大似然法拟合模型,残差图、残差自相关函数图、Ljung-Box检验诊断模型,样本内比较和样本外比较选择最优ARIMA模型.并以此模型评价模型预测能力及对201 7年门诊呼吸系统患病人次进行预测.结果 建立了ARIMA(2,1,3)(1,1,1)12乘积季节模型,门诊人次预测值与实际观察值相近,且真实值都位于预测区间内,绝对误差和相对误差的范围分别为1.67 ～ 12.78和1.9％ ～ 19.98％,平均为8.47和11.65％,预测2 017年各月平均日门诊人次在82.20 ～ 101.25之间波动.结论 ARIMA模型可以较好地拟合呼吸系统疾病门诊人次并用于预测.

关键词：ARIMA模型、门诊人次、呼吸系统疾病、预测

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在线出版日期：2018-11-29（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：34-37