ARIMA模型在预测我国乙肝月报告发病数中的应用

作者：沈忠周; 王雅文; 马帅; 赵鹏宇; 于凯; 严宝湖; 江宇

来源：中华疾病控制杂志, 2018, 22(03): 298-307.

DOI：10.16462/j.cnki.zhjbkz.2018.03.019

• 肝炎,乙肝
• 模型,统计学
• 预测

目的建立适合预测我国乙肝月报告发病人数的自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型。方法收集2010年3月2017年8月我国乙肝月报告发病人数据资料,用Excel 2010建立数据库,用R 3.3.3软件进行模型构建。其中2010年3月2017年3月数据用于模型建立,2017年48月数据用于模型检验。结果我国乙肝月报告发病数整体呈现下降趋势并于每年2月达到最低值,于3月份迅速上升到高峰值,具有明显季节性和周期性。建立ARIMA(2,1,1)(1,1,1)12模型对我国乙肝月报告发病数进行预测,该模型预测的绝对误差平均值为2 628.55,相对误差最大值为6.16%,最小值为1.29%,平均值为2.61%。结论基于本研究数据,ARIMA(2,1,1)(1,1,1)12模型能较好地拟合我国乙肝的月报告发病人数,可用于预测。

• 单位
  北京协和医学院; 公共卫生学院