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目的 构建手足口病周发病例数的季节性自回归移动平均模型,并将其应用于预测该地区手足口病疫情趋势,为该地区制定防治策略提供依据.方法 采用时间序列分析方法,以郑州市二七区2008-2013年每周手足口病的发病资料进行分析、建立模型,以此模型预测2014年该地区手足口病的发病情况,并与实际观察值相比较.结果 郑州市二七区手足口病周发病例SARIMA(1,1,0)(0,1,0)52模型的拟合度(R2)为0.807;精度(Root Mean Square Error,RMSE)为11.573.结论 应用时间序列分析方法建立的SARIMA模型能较好的拟合手足口病的流行,并进行预测.

作者:冯慧芬;朱光;段广才;张卫东;曹学斌

来源:现代预防医学 2015 年 42卷 11期

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作者:
冯慧芬;朱光;段广才;张卫东;曹学斌
来源:
现代预防医学 2015 年 42卷 11期
标签:
手足口病 时间序列分析 SARIMA模型 Hand-Foot-Mouth disease Time series analysis Seasonal autoregressive integrated moving average models
目的 构建手足口病周发病例数的季节性自回归移动平均模型,并将其应用于预测该地区手足口病疫情趋势,为该地区制定防治策略提供依据.方法 采用时间序列分析方法,以郑州市二七区2008-2013年每周手足口病的发病资料进行分析、建立模型,以此模型预测2014年该地区手足口病的发病情况,并与实际观察值相比较.结果 郑州市二七区手足口病周发病例SARIMA(1,1,0)(0,1,0)52模型的拟合度(R2)为0.807;精度(Root Mean Square Error,RMSE)为11.573.结论 应用时间序列分析方法建立的SARIMA模型能较好的拟合手足口病的流行,并进行预测.