时间序列分解法在北京市朝阳区细菌性痢疾周报告发病率预测中的应用

被引:20
作者
崔树峰
马建新
李书明
机构
[1] 北京市朝阳区疾病预防控制中心
关键词
细菌性痢疾; 时间序列; 求和自回归移动平均模型; 预测;
D O I
暂无
中图分类号
R181.3 [流行病学各论]; R516 [杆菌传染病];
学科分类号
100401 ;
摘要
目的使用时间序列分解法建立数学模型对北京市朝阳区细菌性痢疾报告发病率按"周"进行预测,并评价模型的预测效果。方法首先使用时间序列分解法剔除时间序列的季节变动因素(St),然后对剔除季节因素后的时间序列通过模型识别、参数估计及检验、白噪声检验等过程,建立求和自回归移动平均模型(ARIMA),最后将St和ARIMA相乘得到预测模型。结果对朝阳区2008年细菌性痢疾报告发病率建立预测模型为St×ARIMA(2,1,3),预测的平均误差为-0.06,平均相对误差为2.32%。结论时间序列分解法可以利用按"周"统计的数据进行预测,缩短了预测周期,并具有较高的短期预测精度。
引用
收藏
页码:583 / 585+591 +591
页数:4
相关论文
共 7 条
[1]   ARIMA模型对中国人口死亡率预测的研究 [J].
刘晓冬 ;
景睿 ;
孟祥臻 ;
王在翔 ;
李向云 .
中国卫生统计, 2008, (06) :630-631
[2]   时间序列模型在传染病发病率预测中的应用 [J].
吴家兵 ;
叶临湘 ;
尤尔科 .
中国卫生统计, 2006, (03) :276-276
[3]  
SPSS统计分析高级教程[M]. 高等教育出版社 , 张文彤主编, 2004
[4]  
计量经济学软件EViews使用指南[M]. 南开大学出版社 , 张晓峒主编, 2004
[5]  
医学统计学[M]. 人民卫生出版社 , 孙振球主编, 2002
[6]  
统计预测和决策[M]. 上海财经大学出版社 , 徐国祥主编, 1998
[7]  
统计学[M]. 四川人民出版社 , 钱伯海,黄良文主编, 1992