ARIMA乘积季节模型预测我国戊肝的发病趋势

发布时间：2022-10-15 14:42

　　目的:根据戊型肝炎（戊肝）季节性、趋势性流行现象,建立求和自回归移动平均（autoregressive integrated moving average,ARIMA）乘积季节模型对我国戊肝发病进行预测。方法:应用SPSS23.0软件对2004年1月—2018年6月我国戊肝传染病疫情月度数据建模,对2018年下半年戊肝发病数进行预测,以该时段疫情数据评估模型的预测效果。结果:将ARIMA（2,1,0）（0,1,1）12和ARIMA（0,1,2）（0,1,1）12两个模型预测的平均值作为预测值,预测结果的平均相对误差为4.69%,标准差为3.27%。结论:ARIMA乘积季节模型拟合及预测效果良好,能够较好地描述该时段我国戊肝的发病趋势,为戊肝预防控制措施的制定以及卫生资源的合理配置提供一定的科学依据。 

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 资料和方法
    1.1 资料
    1.2 方法
2 结果
    2.1 流行特征分析及序列平稳化
    2.2 模型的识别和定阶
    2.3 参数估计及诊断
    2.4 模型的预测和比较
3 讨论


【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3691493