自回归差分移动平均模型季节乘积模型在儿童EB/CMV/Cox病毒感染门急诊人次预测中的应用

发布时间：2021-02-19 12:24

　　目的探讨自回归差分移动平均（autoregressive integrated moving average model,ARIMA）季节乘积模型在预测儿童EB、柯萨奇、巨细胞病毒三项（以下简称病毒三项）感染门急诊人次的应用。方法选择并收录本院2016年1月-2018年12月的儿科门急诊就诊并进行病毒三项检测的患儿人次。使用SPSS 17.0软件进行ARIMA季节乘积模型进行拟合,并计算2019年1月-4月的预测值与实际人次进行比较,评价模型预测效果。结果 ARIMA（0,1,1）（0,1,0）₁₂模型是拟合儿童病毒三项就诊人次的最佳预测模型,评价误差为20.46%。结论 ARIMA季节乘积模型能为医院合理调配病毒三项患儿就诊资源提供有效依据。 

【文章来源】：中国卫生检验杂志. 2020,30(15)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

儿童病毒三项门急诊人次原始时序分布图

对上述非平稳序列做对数变换、一阶差分和一阶周期为12的季节性差分处理使序列平稳化，如果数列还存在季节性波动，继续做，结果见图2。对差分后序列进行ADF单位根检验，结果显示P=0.00，可以构建ARIMA季节乘积模型。2.2.2 ARIMA季节乘积模型识别

对原始数据做平稳化的基础上做自相关分析(ACF图，图3)和偏自相关分析(PACF图，图4)，当延迟数目为1时自相关系数和偏相关系数都超过了可信区间，说明数据在2阶内的相关性较大，通过拟合优度检验结果以BIC最小准则来选择模型，初步确定为ARIMA (p,1,q)(P,1,Q)12。图4 差分序列的PACF图

【参考文献】：
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本文编号：3041116