ARIMA模型在江西省肾综合征出血热发病预测中的应用

摘要

目的:建立时间序列分析的自回归求和移动平均模型(ARIMA),探讨ARIMA模型在江西省肾综合征出血热月发病率预测中的应用. 方法:基于江西省2006～2015年HFRS逐月发病率资料建立ARIMA模型,利用2016年各月发病率检验模型预测效果,再以2006～2016年HFRS逐月发病率构建模型预测2017年HFRS发病率. 结果:本研究构建的ARIMA(0,0,2)(0,1,1)12模型,拟合结果与实际发病情况基本吻合.各项参数均有统计学意义(P＜0.05),BIC值=-6.792,Ljung-BoxQ=14.992,P=0.452,模型残差为白噪声;2016年各月HFRS发病率预测值与实际值动态趋势基本吻合.预测2017年江西省HFRS发病率为1.45/10万. 结论:ARIMA模型能很好的模拟江西省HFRS发病率在时间序列上的变化趋势,可用于江西省HFRS发病率的短期预测研究.