深圳市ARIMA在肾综合征出血热发病预测中应用
目的 建立时间序列分析的自回归求和移动平均(ARIMA)模型,预测深圳市肾综合征出血热(HFRS)发病趋势.方法 深圳市2005-2013年HFRS逐月发病率建立预测深圳市HFRS的最优ARIMA模型,利用2014年逐月HFRS发病率回代来检验模型预测效果,根据预测值与实际值的相对误差判断模型的预测精度,再以2005-2014年HFRS逐月发病率构建模型预测2015年的HFRS发病率.结果 模型ARIMA(1,0,1)(1,0,1)12较好地拟合既往时间段的发病序列,各项参数(AR=0.993,MA =0.926,SAR=0.967,SMA=0.857)均有统计学意义(P＜0.01),BIC值=-3.300,Ljung-Box模型统计量Q=20.794,P=0.107,模型残差为白噪声,2014年逐月HFRS发病率的预测值符合实际值的变动趋势,全年发病率预测值与实际值的相对误差率为20.74％.预测2015年深圳市HFRS发病率为4.28/100万.结论 ARIMA模型能很好地模拟深圳市HFRS发病率在时间序列上的变化趋势,并对未来的发病率进行预测.
肾综合征出血热、时间序列、ARIMA模型、预测
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R373.3(医学微生物学（病原细菌学、病原微生物学）)
深圳市科技研发资金知识创新计划基础研究项目JCYJ20130329103949657
2015-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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