痛风月发病趋势预测及预测模型效果探讨

发布时间：2019-09-26 20:34

【摘要】：目的:选择最优时间序列模型进行重庆市痛风月发病趋势预测。方法:回顾性收集重庆市某三甲医院2011年1月至2014年12月痛风月发病数据,并采用指数平滑法、ARIMA(p,d,q)模型、GM(1,1)模型和Markov模型对其发病趋势进行拟合,根据平均百分绝对误差的大小判断模型优劣,选择最优时间序列模型进行痛风月发病趋势预测。结果:2012年9月后痛风月发病人数激增,并呈现一定的周期性。但就整个观察期而言,序列波动明显,周期性不明显。4种时间序列模型分析结果显示:实际发病数在各模型预测值95%的可信范围内波动,但不同模型预测结果均存在一定程度偏离。通过计算可知:ARIMA(1,1,0)、GM(1,1)和指数平滑法的平均百分绝对误差分别为24.72、109.21和24.95。因此GM(1,1)模型预测效果偏离最大,指数平滑法次之,ARIMA(1,1,0)模型拟合效果最贴近实际。结论:GM(1,1)模型拟合效果最差,ARIMA(1,1,0)模型拟合效果最好,建议用ARIMA(1,1,0)模型进行未来痛风发病预测。
【作者单位】： 重庆医科大学公共卫生与管理学院卫生统计与信息管理教研室;
【基金】：国际合作资助项目(美国杜克大学全国健康研究中心,编号:x7383)
【分类号】：R589.7

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