ARIMA模型在我国法定传染病报告数中的应用

• 作者: 曲翌敏 江宇 沈忠周 马帅
• 来源期刊: 中华流行病学杂志
• 关键词: 法定传染病 自回归求和移动平均乘积季节模型 预测
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 学习·发现·交流
• 页码范围: 1708-1712
• 页数: 5页
• 字数: 4793字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2017.12.025

摘要

目的 利用自回归移动平均乘积季节(ARIMA)模型建立适合我国法定传染病月报告发病数的预测模型,借此预测我国法定传染病的变化趋势.方法 利用R软件对2009年5月至2016年7月我国法定传染病月报告发病数据建立ARIMA模型,用2016年8月至2017年1月实际值与预测值进行比较,从而评价模型的预测性能.结果 我国法定传染病月报告发病数具有明显的季节性,且报告在每年2月出现最低峰,6月呈现最高峰;建立ARIMA(4,l,0)(1,1,1)12模型对我国法定传染病发病数进行预测,模型预测的最大相对误差为9.78％,最小为2.21％,平均值为5.39％.结论 ARIMA(4,1,0)(1,1,1)12乘积季节模型较好的拟合了我国法定传染病月报告发病数,可用于预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈忠周	北京协和医学院公共卫生学院	7	45	4.0	6.0
2	马帅	北京协和医学院公共卫生学院	7	41	4.0	6.0
3	江宇	北京协和医学院公共卫生学院	3	25	3.0	3.0
4	曲翌敏	北京协和医学院公共卫生学院	2	30	2.0	2.0