ARIMA模型在肺癌发病率预测中的应用

• 作者: 冯仁杰 叶久红 周利华 朱慈华 潘振宇 邓芷晴
• 来源期刊: 医学新知杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 时间序列分析 ARIMA 模型 预测 肺癌 发病率
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 414-417
• 页数: 4页
• 分类号: R734.2
• 字数: 2825字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004﹣5511.2019.04.020

摘要

目的 探讨时间序列自回归移动平均模型(ARIMA)预测肺癌发病率的可行性.方法 收集并整理武汉市江岸区2007～2013年肺癌发病资料,应用SPSS 17.0软件对肺癌逐月发病率进行ARIMA建模拟合;利用建立的预测模型对2013年肺癌月发病率进行预测.结果 ARIMA(3,1,0)模型能够较好地拟合及预测肺癌月发病率值,所有实际值均落在拟合值及预测值的95%置信区间内.结论 ARIMA 模型可较好地模拟肺癌发病率在时间序列上的变动趋势,是一种短期预测精度较高的预测模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘振宇		53	300	9.0	14.0
2	叶久红		13	87	4.0	9.0
3	周利华		9	32	3.0	5.0
4	朱慈华		11	86	5.0	9.0
5	邓芷晴		8	45	4.0	6.0
6	冯仁杰		2	0	0.0	0.0