自回归求和移动平均季节乘积模型在结核病发病率预测中的应用

• 作者: 刘琍 易静 杜昌廷 王润华
• 来源期刊: 中华预防医学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 模型 统计学 结核 时间因素 发病率 预测
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 118-121
• 页数: 4页
• 分类号: R5
• 字数: 3624字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3760/j.issn:0253-9624.2007.02.009

摘要

目的 探讨自回归求和移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)季节乘积模型在季节性时间序列资料分析中的应用,建立结核病发病率的预测模型.方法 利用重庆市结核病防治所登记的某区1993至2004年结核病新发病例数及该区各年的平均人口数,采用条件最小二乘法估计模型参数,按照残差不相关原则、简洁原则确定模型的结构,依据Akaike信息准则(Akaike's information criterion,AIC)与Schwartz的贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)确定模型的阶数,建立结核病发病率ARIMA季节乘积预测模型.结果 非季节和季节移动平均参数分别为0.84076和0.46602,t检验的P值均小于0.05,有统计学意义,方差估计值为0.088589,AIC=19.75979,SBC=23.28219,显示模型提取序列中几乎所有的样本相关信息.对模型进行残差白噪声分析,x2检验统计量的P值均大于0.05,表明ARIMA(0,1,1)(0,1,1)4NOINT模型是有效的.结论 ARIMA(0,1,1)(0,1,1)4NOINT模型是一种短期内预测精度较高的结核病发病率预测模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	易静	重庆医科大学公共卫生学院卫生统计与信息管理学教研室	53	521	12.0	19.0
2	王润华	重庆医科大学公共卫生学院卫生统计与信息管理学教研室	115	1145	19.0	26.0
3	杜昌廷		16	120	8.0	10.0
4	刘琍		5	67	5.0	5.0