基于ARIMA模型的新冠肺炎序列分析预测

被引：26

作者：

纪安之

杨雪梅

机构：

[1] 咸阳师范学院数学与信息科学学院

来源：

价值工程 | 2020年 / 39卷 / 18期

关键词：

新型冠状病毒肺炎; 时间序列; ARIMA; 预测; SAS;

D O I：

10.14018/j.cnki.cn13-1085/n.2020.18.048

中图分类号：

O211.61 [平稳过程与二阶矩过程]; R563.1 [肺炎]; R181.3 [流行病学各论];

学科分类号：

070103 [概率论与数理统计]; 100201 [内科学]; 100401 [流行病与卫生统计学];

摘要：

利用国家卫生健康委公开的2020年1月24日24时至2020年3月29日24时新冠肺炎累计确诊病例数据,采用时间序列分析方法建立ARIMA模型进行拟合分析,并预测其未来走势。用SAS软件编程,结果表明,原序列2阶差分后为平稳非白噪声序列,ARIMA(0,2,1)模型可以较好地拟合原序列,并通过了模型的显著性检验和参数的显著性检验。未来5日的预测结果与实际数据吻合较好。

引用

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页数：3

共 4 条

[1]

新型冠状病毒肺炎流行病学特征分析.[J].中国疾病预防控制中心新型冠状病毒肺炎应急响应机制流行病学组;.中华流行病学杂志.2020, 02

[2]

2004-2015年中国狂犬病发病数据ARIMA乘积季节模型的建立及预测 [J].