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ARIMA季节性模型在河南省猩红热发病预测中的应用
文献摘要：
目的 建立河南省猩红热发病的ARIMA季节模型,探讨该模型在预测猩红热发病中的应用.方法 以2005-2019年河南省猩红热病例数为基础建立ARIMA模型,并用2019年1-12月的实际发病数进行验证,利用最优模型预测2020年1-12月河南省猩红热发病数.结果 最优模型为ARIMA(2,1,2)(0,1,1)12,参数均有统计学意义(P＜0.05),BIC=7.406,残差序列为白噪声(Ljung-Box=17.234,P=0.141),拟合效果较好.2019年1-12月猩红热月发病数预测值和实际值的平均相对误差为9.9％,实际值均在预测值95％置信区间(95％CI).预测河南省2020年猩红热平均月发病数为192例,少于2019年的203例,明显多于2020年实际月均病例数47例.结论 ARIMA(2,1,2)(0,1,1)12模型拟合河南省猩红热发病数效果较好,可用于河南省猩红热发病趋势的短期预测.
文献关键词：
ARIMA模型;猩红热;发病预测;模型应用
中图分类号：
作者姓名：
潘静静;王文华;王莹莹;其木格;申晓靖;王海峰;叶莹;黄学勇
作者机构：
河南省疾病预防控制中心传染病所,河南郑州450016
文献出处：
引用格式：
[1]潘静静;王文华;王莹莹;其木格;申晓靖;王海峰;叶莹;黄学勇-.ARIMA季节性模型在河南省猩红热发病预测中的应用)[J].河南预防医学杂志,2022(12):899-902,912
A类：
B类：
ARIMA,猩红热,发病预测,热病,发病数,最优模型,月河,参数均,BIC,残差序列,白噪声,Ljung,Box,拟合效果,平均相对误差,置信区间,月均,模型拟合,发病趋势,短期预测,模型应用
AB值：
0.220781
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