季节性求和自回归移动平均模型在北京市房山区感染性腹泻发病趋势预测中的应用

发布时间：2018-10-12 17:31

【摘要】：目的构建北京市房山区感染性腹泻发病的季节性求和自回归移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型并进行预测。方法应用R 3.0.1软件程序包中的TSA对2004 2013年房山区感染性腹泻月发病率构建模型,并对2014年各月感染性腹泻月发病率进行预测和评价。结果 SARIMA(0,0,2)(0,1,1)12模型较好地拟合既往时间段月发病率,对2014年发病趋势拟合平均相对误差为19.164%,对年发病率拟合平均相对误差为2.303%。结论 SARIMA(0,0,2)(0,1,1)12模型能够很好拟合感染性腹泻月发病率数据,可用于房山区感染性腹泻发病趋势的短期预测,为下一步采取针对性防控措施提供科学依据。
[Abstract]:Objective to establish and predict the seasonal sum autoregressive moving average (seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA) model of infectious diarrhea in Fangshan District, Beijing. Methods A model of monthly incidence of infectious diarrhea in Fangshan District in 20042013 was established by using TSA in R3.0.1 software package, and the monthly incidence rate of infectious diarrhea in 2014 was predicted and evaluated. Results the monthly incidence of the past time period was well fitted by SARIMA (0 ~ 0 / 2) (0 ~ 1 / 1) _ (12) model. The average relative error of fitting the incidence trend in 2014 was 19.164, and the average relative error for annual incidence was 2.303%. Conclusion the SARIMA (0 ~ 0 ~ 0 ~ (2) (0 ~ 1 ~ 1 ~ (-1) _ (12) model can well fit the monthly incidence data of infectious diarrhea, and can be used to predict the incidence trend of infective diarrhea in Fangshan area in the short term, and provide scientific basis for the next step of prevention and control measures.
【作者单位】： 北京市房山区疾病预防控制中心;
【分类号】：R516.4

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2266994