时间序列模型预测流感发病率的研究

作者：陆波; 闵红星; 扈学琴; 闵佳

来源：中国实用医药, 2014, 9(07): 255-256.

DOI：10.14163/j.cnki.11-5547/r.2014.07.001

• 流感
• ARIMA模型
• 预测

目的探讨ARIMA模型在流感发病预测方面适用性,为扩大该模型在传染病发病预测方面的应用提供科学依据。方法收集本市医疗机构20042009年的流感月发病数资料,用Eviews6.0软件ARIMA预测模型,对模型的适应性进行检验验证其有效。结果本市流感月发病数时间序列的自相关分析图显示数据不平稳,所以进行一阶差分,并建模,最终模型为ARIMA(0,2,0),所建模型有统计学意义。说明用ARIMA(0,2,0)模型能够预测流感。结论 ARIMA模型法对不同疾病的预测效果存在差异,在建模前应考虑时间序列的平稳,如不平稳通过差分把它变换成平稳的时间序列化,且建模的数据不能太少,不能低于50个。

• 单位
  宁夏医科大学总医院