自回归求和滑动平均模型在宁波市食源性疾病发病人数预测中的应用

作者：周绍英; 张琰; 郭延波; 史碧君; 高华

来源：中国卫生检验杂志, 2019, 29(17): 2169-2174.

• 自回归求和滑动平均模型
• 食源性疾病
• 预测

目的采用自回归求和滑动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)对宁波市食源性疾病的发病趋势进行预测,为预警和制定、调整食源性疾病防控策略提供依据。方法用SPSS 22. 0软件对宁波市2014年1月-2016年12月的食源性疾病发病人数进行ARIMA模型拟合,2017年的发病人数验证模型并预测2018年发病人数。结果 ARIMA(1,1,1)(0,1,1)12模型较好地拟合了宁波市既往食源性疾病的时间序列,拟合预测误差率为6. 38%,2018年宁波市食源性疾病预测人数为6 968人。结论 ARIMA模型可用于食源性疾病的动态分析和短期预测。

• 单位
  宁波市疾病预防控制中心