重庆市法定报告传染病预测与监测的ARIMA模型

被引：6

作者：

叶孟良 ^{[1
]}

张多西 ^{[2
]}

王润华 ^{[1
]}

机构：

[1] 重庆医科大学公共卫生学院卫生统计与信息管理教研室

[2] 重庆市荣昌县人民医院

来源：

重庆医科大学学报 | 2009年 / 34卷 / 08期

关键词：

时间序列; ARIMA模型; 预测;

D O I：

10.13406/j.cnki.cyxb.2009.08.002

中图分类号：

R181.8 [疫情管理];

学科分类号：

100401 ;

摘要：

目的:通过对2003年1月～2008年12月重庆市法定报告传染病逐月发病率数据的分析,研究其变化规律,建立预测与监测的ARIMA时间序列模型。方法:用Box-Ljung统计量评价ARIMA模型的拟合度,用平均预测相对误差作为预测效果的评价指标。结果:重庆市法定报告传染病发病以年为周期,1年中4～6月为高发月,尤其是5月和6月最为严重。ARIMA(0,1,0)(0,1,1)12模型是重庆市法定报告传染病拟合的最佳模型,其拟合残差的方差为12.23,外推预测的平均相对误差为8.3%。结论:对传染病发病率历史数据进行时间序列分析是用于传染病监测的一个重要的内容。本研究所建立的ARIMA模型适用于重庆市传染病发病率预测与监测。

引用

页码：1070 / 1072

页数：3

共 6 条

[1] ARIMA季节乘积模型在预测医院月住院量的应用 [J].