ARIMA乘积季节模型在青州市布鲁氏菌病发病预测中的应用

作者：刘杰; 武钦发; 李伟国; 肖宇飞; 毛倩; 石福艳^*; 王素珍^*

来源：中国医院统计, 2020, 27(02): 97-105.

• ARIMA模型
• 布鲁氏菌病
• 月发病数
• 预测

目的应用自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型预测青州市布鲁氏菌病月发病数,构建青州市布鲁氏菌病月发病数的预测模型,为青州市布鲁氏菌病防控措施提供科学依据。方法收集青州市2011—2017年布鲁氏菌病监测数据,采用SPSS 25.0统计软件建立ARIMA时间序列模型,并对模型进行检验,预测出2018年的布鲁氏菌病月发病数,用2018年布鲁氏菌病实际月发病数评价模型的预测效果。结果模型ARIMA(0,1,1)(1,1,0)12标准化的BIC值最小,Box-Ljung检验统计量Q=23.746,P>0.05,残差序列为白噪声,确定为最优模型。结论 ARIMA乘积季节模型短期预测青州市布鲁氏菌病月发病数效果较好。

• 单位
  潍坊医学院