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目的 探讨应用自回归移动平均模型(ARIMA)预测武汉市结核病发病情况.方法 收集中国结核病信息管理系统中2011-2015年武汉市结核病月报告发病数数据,利用SPSS 18.0统计软件通过建模和拟合,对2016年肺结核发病数进行预测,比较预测值与实际报告数之间差异评价其预测效果.结果 武汉市肺结核发病以年为周期,每年4~6月和9~10月为高发期;ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12能很好的拟合武汉市结核病发病情况,其标准化BCI=0.732,Ljung-Box统计量为25.659,P=0.059,预测平均相对误差率为3.31%,预测结果基本符合2016年实际发病变动趋势.结论 ARIMA模型能较好地模拟和预测结核病发病在时间序列上的变化趋势,可为今后合理配置防控资源提供参考依据.

作者:张正斌;段琼红;李月华;易凤莲;鲁周琴;王卫华;杜义祥

来源:公共卫生与预防医学 2017 年 28卷 3期

知识库介绍

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作者:
张正斌;段琼红;李月华;易凤莲;鲁周琴;王卫华;杜义祥
来源:
公共卫生与预防医学 2017 年 28卷 3期
标签:
ARIMA模型 结核病 疫情 预测 ARIMA model Tuberculosis Incidence Prediction
目的 探讨应用自回归移动平均模型(ARIMA)预测武汉市结核病发病情况.方法 收集中国结核病信息管理系统中2011-2015年武汉市结核病月报告发病数数据,利用SPSS 18.0统计软件通过建模和拟合,对2016年肺结核发病数进行预测,比较预测值与实际报告数之间差异评价其预测效果.结果 武汉市肺结核发病以年为周期,每年4~6月和9~10月为高发期;ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12能很好的拟合武汉市结核病发病情况,其标准化BCI=0.732,Ljung-Box统计量为25.659,P=0.059,预测平均相对误差率为3.31%,预测结果基本符合2016年实际发病变动趋势.结论 ARIMA模型能较好地模拟和预测结核病发病在时间序列上的变化趋势,可为今后合理配置防控资源提供参考依据.