ARIMA模型在医院流产数时间趋势分析中的应用

作者：毛圆圆; 周丽红; 刘丽; 刘琴

来源：中国卫生统计, 2018, 35(01): 52-54.

• 自回归移动平均混合模型
• 流产
• 趋势
• 时间序列

目的采用自回归移动平均混合模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)预测未来月份流产数可行性,以期为计划生育相关工作决策提供指导。方法选择2013年1月至2016年12月份流产病例构建ARIMA模型,以贝叶斯信息准则(bayesian information criterion,BIC)值最小为最优模型选择标准;以绝对误差平均值、相对误差平均值和决定系数(R2)来评价模型精度。结果基于2013-2016年历史数据,以BIC值最小为优模型评价指标,最终ARIMA(0,1,1)×(1,0,1)12用于预测每月流产数有较好的拟合优度(BIC=564.07),且季节性自回归参数、非季节性移动平均参数及季节性移动平均参数均有统计学意义(P<0.0001)。模型精度评价显示,平均绝对误差、平均绝对百分比误差及决定系数分别为36.7、3.60%和0.751。结论本研究提示ARIMA(0,1,1)×(1,0,1)12模型可用于医院流产数预测。每月流产数较多,进一步加强计划生育措施以遏制流产数依旧很必要。