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目的 探讨应用ARIMA模型预测石家庄市手足口病发病趋势的可行性,为手足口病防制提供科学依据.方法 收集石家庄市2011-2018年手足口月发病率,利用软件SPSS 19.0构建石家庄市手足口病月发病率ARIMA模型.结果 石家庄市手足口病月发病率模型为ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12,最小BIC指标值为3.058,Ljung-Box统计量为15.986(P=0.383),模型残差为白噪声序列.2018年7-12月实际月发病率与预测值基本吻合,预测值与实际值的平均相对误差为4.72%,实际值均在预测值95%可信区间.利用该模型进行预测,2019年石家庄市手足口病发病呈上升趋势.结论 ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12模型可以较为准确地预测短期内石家庄市手足口病发病趋势,可为手足口病的防治工作提供参考.

作者:万丽;任常军;赵树青;蔡建宁

来源:中国卫生统计 2020 年 37卷 1期

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作者:
万丽;任常军;赵树青;蔡建宁
来源:
中国卫生统计 2020 年 37卷 1期
标签:
ARIMA 模型 手足口病 预测
目的 探讨应用ARIMA模型预测石家庄市手足口病发病趋势的可行性,为手足口病防制提供科学依据.方法 收集石家庄市2011-2018年手足口月发病率,利用软件SPSS 19.0构建石家庄市手足口病月发病率ARIMA模型.结果 石家庄市手足口病月发病率模型为ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12,最小BIC指标值为3.058,Ljung-Box统计量为15.986(P=0.383),模型残差为白噪声序列.2018年7-12月实际月发病率与预测值基本吻合,预测值与实际值的平均相对误差为4.72%,实际值均在预测值95%可信区间.利用该模型进行预测,2019年石家庄市手足口病发病呈上升趋势.结论 ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12模型可以较为准确地预测短期内石家庄市手足口病发病趋势,可为手足口病的防治工作提供参考.