自回归求和移动平均乘积季节模型在山东省猩红热发病预测中的应用及效果评价

发布时间：2021-11-13 02:49

　　目的应用自回归求和移动平均（autoregressive integrated moving average model,ARIMA）乘积季节模型分析山东省猩红热季节性时间序列,探讨建立山东省猩红热发病数ARIMA预测模型的可行性。方法应用SAS软件对2012年1月至2018年12月山东省猩红热月报告发病数建立ARIMA乘积季节预测模型,利用2019年1～9月数据进行模型检验,评价预测效果。结果山东省猩红热分月报告发病数存在明显的季节性规律,发病高峰分别为4～6和11月到次年1月。建立的ARIMA（1,0,0）（1,1,0）₆乘积季节模型所有参数均通过统计学检验（P<0.05）,模型表达式为■;2019年1～9月预测值发病趋势与实际值基本一致,实际值均在预测值的95%置信区间（95%CI）内。结论 ARIMA（1,0,0）（1,1,0）₆乘积季节模型预测效果较好,可用于山东省猩红热月报告发病人数的预测。 

【文章来源】：预防医学论坛. 2020,26(10)

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
1 资料与方法
    1.1 资料
    1.2 方法
    1.3 ARIMA模型原理及建模过程
    1.4 统计学分析
2 结果
    2.1 发病数时间分布
    2.2 序列的预处理
    2.3 模型识别
    2.4 参数估计与模型检验
    2.5 模型预测与效果评价
3 讨论


【参考文献】：
期刊论文
[1]2008-2017年银川市猩红热流行特征分析及发病趋势预测[J]. 刘小娟,李燕,彭娟霞,何淑兰,刘兰.  现代预防医学. 2019(13)
[2]基于ARIMA模型的上海市其他感染性腹泻发病率预测[J]. 侯丽英,柳丽花,焦建利,孔平.  中国卫生统计. 2019(01)
[3]2018年南宁市手足口病疫情预测模型研究[J]. 曾毅,汤洪洋,潘利花,闭志友,陈婷,陈燕萍.  现代预防医学. 2019(02)
[4]ARIMA乘积季节模型在全国布鲁菌病发病预测中的应用[J]. 马洁,田野,刘晓迪,黄璐,王素珍,石福艳.  职业与健康. 2018(19)
[5]ARIMA-NARNN混合模型在丙型肝炎发病率预测效果研究[J]. 李文瀚,潘金花,范瑾,武鹏,张洁,仇丽霞,陈利民.  中华疾病控制杂志. 2018(08)
[6]ARIMA模型在预测我国乙肝月报告发病数中的应用[J]. 沈忠周,王雅文,马帅,赵鹏宇,于凯,严宝湖,江宇.  中华疾病控制杂志. 2018(03)
[7]ARIMA模型在我国法定传染病报告数中的应用[J]. 沈忠周,马帅,曲翌敏,江宇.  中华流行病学杂志. 2017 (12)
[8]边远少数民族地区肺癌医疗负担时空分布——基于ARIMA模型[J]. 王亭艳,欧阳静.  中国卫生事业管理. 2017(03)
[9]2004-2015年中国狂犬病发病数据ARIMA乘积季节模型的建立及预测[J]. 孟凡东,吴迪,隋承光.  中国卫生统计. 2016(03)
[10]ARIMA乘积季节模型在上海市甲肝发病预测中的应用[J]. 朱奕奕,冯玮,赵琦,徐飚.  复旦学报(医学版). 2012(05)



本文编号：3492162