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自回归移动平均模型在深圳市宝安区结核病疫情预测中的应用
文献摘要：
目的 建立自回归移动平均(ARIMA)模型,预测深圳市宝安区结核病月发病情况,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系统结核病信息管理系统导出2006-2020年深圳市宝安区月报告患者例数.采用IBM SPSS 20.0统计学软件,以2006年1月至2019年12月的月报告患者例数为基础建立时间序列,构建ARIMA模型,通过对模型的识别、定阶、诊断,筛查出最优模型,利用该模型预测2020年1-12月结核病的月发病情况,通过比较预测值与实际值来评价拟合模型的预测效果.结果 ARIMA(1,0,0)(0,1,1)12模型,其参数均通过统计学检验(P<0.05),残差序列为白噪声序列(P>0.05,R2=0.561,RMSE=22.632,NBIC=6.336),拟合优度相对较好.2020年1-12月的预测值与实际值基本吻合,实际值均落在95％CI内,预测效果较好.结论 ARIMA(1,0,0)(0,1,1)12模型可用于短期预测深圳市宝安区结核病疫情,预测效果较好.
文献关键词：
肺结核;自回归移动平均模型;疫情;预测
中图分类号：
作者姓名：
张娟娟;王云霞;胡方祥;黄佩佩;刘振扬;梅金周;袁青
作者机构：
深圳市宝安区慢性病防治院结核病防治科,广东 深圳 518100
文献出处：
引用格式：
[1]张娟娟;王云霞;胡方祥;黄佩佩;刘振扬;梅金周;袁青-.自回归移动平均模型在深圳市宝安区结核病疫情预测中的应用)[J].新发传染病电子杂志,2022(01):47-51
A类：
B类：
自回归移动平均模型,宝安区,结核病,病疫情,疫情预测,ARIMA,测深,发病情况,肺结核,疾病预防控制系统,信息管理系统,IBM,建立时间,定阶,查出,最优模型,拟合模型,参数均,残差序列,白噪声,RMSE,NBIC,拟合优度,短期预测
AB值：
0.293647
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