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时间序列模型预测流感发病率的研究

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目的:探讨ARIMA模型在流感发病预测方面适用性,为扩大该模型在传染病发病预测方面的应用提供科学依据。方法收集本市医疗机构2004~2009年的流感月发病数资料,用Eviews6.0软件ARIMA预测模型,对模型的适应性进行检验验证其有效。结果本市流感月发病数时间序列的自相关分析图显示数据不平稳,所以进行一阶差分,并建模,最终模型为ARIMA(0,2,0),所建模型有统计学意义。说明用ARIMA(0,2,0)模型能够预测流感。结论 ARIMA模型法对不同疾病的预测效果存在差异,在建模前应考虑时间序列的平稳,如不平稳通过差分把它变换成平稳的时间序列化,且建模的数据不能太少,不能低于50个。

流感、ARIMA模型、预测

F32;F20

2014-04-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共2页

255-256

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