ARIMA乘积季节模型在食源性疾病月发病率预测中的应用

作者：苗子阳; 冯亚琴; 翟光富; 陈柳; 朱小琼; 谢亚莉; 赵存喜^*

来源：现代预防医学, 2021, 48(23): 4225-4260.

• 食源性疾病
• 发病率
• ARIMA乘积季节模型
• 预测

目的探讨ARIMA乘积季节模型在食源性疾病月发病率研究中的应用,并预测食源性疾病月发病率趋势。方法采用SPSS 23.0软件对安徽省某市2013年1月至2018年12月的食源性疾病月发病率资料进行ARIMA模型拟合,利用2019年食源性疾病月发病率资料验证模型,并预测2020年食源性疾病月发病率。结果安徽省某市源性疾病月发病率呈逐年上升趋势,且有明显的周期性。ARIMA(2,0,0)×(0,1,0)12为最优模型(P<0.05),决定系数(R2)为0.94,贝叶斯信息准则(BIC)为1.862;模型Box-Ljung检验差异无统计学意义(Q=14.682,P=0.548),提示残差属于白噪声序列。2019年数据以检验模型外推效果,MAPE=24.069%,表明模型外推效果较好,且实际值均落在预测值的95%的置信区间,模型预测效果比较理想。结论 ARIMA(2,0,0)×(0,1,0)12模型能够较好的拟合食源性疾病的时间变化,因此可用于食源性疾病月发病率的拟合和预测。

• 单位
  公共卫生学院; 安徽医科大学