目的 建立自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型,并对全国(不包括我国港澳台地区,下同)肺结核月报告患者例数进行预测效果研究,为肺结核防控措施的制定提供科学参考.方法 通过中国疾病预防控制中心主办的《疾病监测》杂志公布的我国每月甲、乙、丙类传染病疫情动态简介,搜集2006年1月至2019年8月全国肺结核月报告患者例数.采用SPSS 26.0统计学软件,以2006年1月至2018年12月的全国肺结核月报告患者例数为基础建立时间序列,初步识别和定阶ARIMA模型类型;再以满足模型简洁、ARIMA模型各参数[包括自回归法(AR),平均移动法(MA),季节自回归法(SAR),季节移动平均法(SMA)]均有统计学意义(P值均＜0.05),以及P＞0.05的模型总体检验指标(Ljung-Box Q值)、最大平稳决定系数(R2)、最小整体模型的标准化贝叶斯信息准则值(NBIC)、最小均方根误差(RMSE)为标准筛选几种ARIMA模型;继而以2019年1-8月报告患者例数作为验证数据,参照预测值相对误差越小模型越优的原则筛选出最小相对误差的模型为最优模型;最后再以该模型预测我国2019年9月至2020年12月肺结核月报告患者例数.结果 根据2006-2018年每年的全国肺结核月报告患者例数为基础建立时间序列,确定需拟合ARIMA(p,d,q)或ARIMA(p,d,q)×(P,D
作者：张顺先；邱磊；张少言；李翠；胡骏；田黎明；鹿振辉
来源：中国防痨杂志 2020 年 42卷 6期
