ARIMA模型在其他感染性腹泻发病预测中的应用

作者：魏新刚; 曹桂芝; 李涵博; 耿雪; 郑贵森^*

来源：现代医药卫生, 2019, 35(21): 3281-3284.

• ARIMA模型
• 其他感染性腹泻
• 白噪声
• 模型拟合
• 发病预测

目的探讨自回归求和移动平均(ARIMA)模型在其他感染性腹泻发病预测中的应用,为其他感染性腹泻防控提供参考依据。方法应用SPSS20.0对2010年1月至2017年12月我国其他感染性腹泻月发病数构建ARIMA模型,以2018年各月月发病数评价模型的预测效果,并采用构建的最优模型进一步预测2019年我国其他感染性腹泻分月发病情况。结果构建的我国其他感染性腹泻发病预测模型为ARIMA(2,1,1)(0,1,1)12,每个参数均有统计学意义(P<0.05)。贝叶斯信息准则(BIC)=19.434,模型Box-Ljung(LB)检验差异无统计学意义(Q=9.006,P=0.831),故残差序列是白噪声序列,预测的平均相对误差为15.61%。模型短期预测效果较好,预计2019年我国其他感染性腹泻月平均发病数为112 985例,发病水平较2018年有总体上升趋势。结论 ARIMA(2,1,1)(0,1,1)12模型对我国其他感染性腹泻发病拟合的预测效果较好,可用于其发病数的短期预测。预测结果显示2019年其他感染性腹泻发病有上升趋势,需加强其防控措施。

• 单位
  上海交通大学; 甘肃中医药大学; 公共卫生学院