ARMA模型在非意外死亡率动态预测中的应用

发布时间：2017-07-19 11:02

  本文关键词：ARMA模型在非意外死亡率动态预测中的应用

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【摘要】：目的:探讨ARMA模型在某县区死亡率动态分析中的应用,分析和预测其非意外死亡率的动态发展趋势。方法:对该地2008年1月-2012年9月的逐月死亡率进行ARMA模型拟合,采用2012年10-12月的实际月死亡率验证模型的预测效果。结果:MA(1)模型较好地拟合了该地区既往时间段上的死亡率序列,模型残差为白噪声(P0.05),模型参数MA1,1=-0.470,有统计学意义(t=-4.010,P=0.000),AIC=431.719,SBC=435.907,模型数学函数式为:x_t=35.07217+(1+0.4757 B)ε_t。预测得到的2012年10-12月死亡率为32.65/10万、35.07/10万、35.07/10万,2013年1月死亡率为35.07/10万,预测误差为12.25%。结论:ARMA模型可以较好地拟合死亡率的时间变化趋势,并用于预测未来的死亡率,是一种短期预测精度较高的预测模型。
【作者单位】： 中国疾病预防控制中心公共卫生监测与信息服务中心;
【关键词】： 死亡率 时间序列分析 ARMA模型 预测
【基金】：国家重大科学研究计划资助项目(编号:2012CB955504)~~
【分类号】：R311
【正文快照】： 时间序列分析是对一组按时间顺序排列的变量值进行分析,以揭示事物随时间推移而发展变化的动态规律,并对未来一段时间的发展变化趋势作出预测;近年来时间序列分析在医学领域得到了普迪应用|1_41。自回归移动平均(AutoRegression Moving Average,ARMA)模型是最常用的平稳时间序

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