长沙市流感样病例发病趋势的时间序列分析和预测模型研究

• 作者: 刘如春 李亚曼 李叶兰 胡伟红 谢知 陈发明 陈田木
• 来源期刊: 实用预防医学
• 学科: 医学
• 关键词: 流感样病例 模型,统计学 时间序列
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 1052-1055
• 页数: 4页
• 分类号: R511.7
• 字数: 3107字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-3110.2013.09.009

摘要

目的 利用自回归滑动平均混合(ARIMA)模型预测长沙市流感样病例(ILI)的发病趋势. 方法 收集长沙市2006年第1周-2013年第10周由流感监测哨点医院每日报告的流感样病例监测资料,进行时间序列分析并建立预测模型,使用前364周资料建立模型,后10周资料评估模型预测效果. 结果 流感样病例监测资料构建ARIMA(1,0,0)模型,回归系数差异有统计学意义(P＜0.05).白噪声残差分析显示序列自相关函数的Box-Ljung统计量最小值为20.155(P＞0.05),残差为随机性误差.1-364周资料所建立模型ARIMA(1,0,0)预测效果良好,实际值均在预测值的95％可信区间(95％ CI)内,符合率达100％.2013第11-16周长沙市ILI％预测值分别为2.28％(95％CI:0.00％～6.21％)、2.31％(95％ CI:0.00％ ～6.26％)、2.33％ (95％CI:0.00％ ～6.30％)、2.35％ (95％ CI:0.00％ ～6.33％)、2.36％ (95％ CI:0.00％ ～6.35％)、2.38％ (95％CI:0.00％～6.37％). 结论 ARIMA模型能较好模拟长沙市流感样病例的发病趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈田木		12	79	6.0	8.0
2	刘如春		14	87	6.0	9.0
3	胡伟红		11	77	5.0	8.0
4	陈发明		7	53	4.0	7.0
5	谢知		6	35	3.0	5.0
6	李亚曼		6	50	4.0	6.0
7	李叶兰		4	42	3.0	4.0