ARIMA季节模型在我国丙肝发病预测中的应用

• 作者: 丁勇 于林凤 吴静 周锁兰
• 来源期刊: 郑州大学学报（医学版）
• 学科: 医学
• 关键词: ARIMA季节模型 丙肝 发病 预测
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 344-348
• 页数: 5页
• 分类号: R512.6
• 字数: 4205字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6825.2014.03.014

摘要

目的：应用ARIMA季节模型对我国丙肝发病进行预测。方法：利用2004年至2011年我国丙肝的月发病数建立ARIMA季节模型，对2012年丙肝的月发病数进行预测，并用实际数据评估模型的预测效果。同法对同期甲肝发病数据进行建模和预测。对丙肝和甲肝2004年至2011年的月发病数按年归一化处理后计算方差。比较甲肝和丙肝的预测效果。结果：成功建立ARIMA（1，1，1）（2，1，0）12季节模型，模型的表达式为：（1＋0．222L）（1＋0．820L12＋0．694L24）（1-L）（1-L12）lnYt＝（1＋0．648L）εt，参数 AR（1）＝-0．222（t＝-2．392，P＝0．020），SAR （12）＝-0．820（t＝-8．009，P＜0．001），SAR（24）＝-0．694（t＝-6．124，P＜0．001），MA（1）＝-0．648（t＝-5．889，P＜0．001），残差序列是白噪声序列（P＞0．05）；模型拟合效果的R2为0．824，预测的平均相对误差为0．078。归一化后丙肝和甲肝发病数的平均方差分别为0．030和0．047，提示丙肝原始数据周期性动态变化较甲肝更趋一致。甲肝预测的平均相对误差为0．138，大于丙肝。结论：ARIMA（1，1，1）（2，l，0）12季节模型可用于预测我国丙肝的发病规律。样本数据的周期性动态变化趋势越一致，ARIMA季节模型的预测结果也越准确。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴静	南京医科大学数学与计算机教研室	53	290	10.0	15.0
2	丁勇	南京医科大学数学与计算机教研室	46	118	5.0	9.0
3	于林凤	南京医科大学生物医学工程系	4	22	1.0	4.0
4	周锁兰	南京医科大学生物医学工程系	1	22	1.0	1.0