摘要:
目的 探讨ARIMAX模型在时间序列资料中的应用,建立海西州地区高血压月发病率的预测模型.方法 利用时间序列分析方法对海西州地区2001年1月至2007年12月高血压月发病率数据进行了分析.利用主成分分析法分析出了气象因素中对高血压月发病率影响最大的两个因素:月平均气温和月平均气压,并将这两个因素作为引入ARIMA模型中的回归项.经过数据平稳化、模型识别确立了15种ARIMA模型和15种ARIMAX模型,并借助于AIC和SC准则,选出了最佳模型ARIMA(4,1,5和ARIMAX(4,1,5).最后,对两个模型进行了模型诊断检验,并选出了最优模型ARIMAX(4,1,5),通过模型预测,确保了所建ARIMAX(4,1,5)模型的合理性.结果 与传统的趋势模型和ARIMA模型相比,ARIMAX模型的拟合效果更佳,ARIMAX(4,1,5)模型预测值的动态趋势和实际情况基本一致,整体效果不错,实际值都落入了预测值的可信区间范围,结果比较理想.结论 ARIMAX(4,1,5)模型可作为海西州地区高血压月发病率的预测模型,且通过此模型可帮助了解高血压月发病率的发展趋势,有重点地对高血压进行健康防治工作,有效地降低高血压对人们的危害,保障生活质量.