基于R语言的ARIMA模型对流感样病例发病趋势的预测

作者：王晨; 郭倩; 周罗晶^*

来源：中华疾病控制杂志, 2018, 22(09): 957-960.

DOI：10.16462/j.cnki.zhjbkz.2018.09.020

• 流感样病例
• ARIMA模型
• 预测

目的分析自回归滑动平均混合模型(the autoregressive integrated moving average,ARIMA)在流感样病例(influenza like illness,ILI)发病趋势预测的可行性,为流感防控提供技术支持。方法收集本院2013年第1周2017年第26周由该院每日报告的ILI监测资料,运用R语言进行时间序列分析并建立预测模型。结果流感样病例就诊百分比(consultation rate of influenza like illness,ILI%)监测数据总体上呈现下降趋势,并且具有明显的季节性。最佳预测模型为ARIMA(0,1,1)(0,1,1)52,该模型残差Box-Pierce检验结果为x2=7.07(P=0.315)、x2=17.22(P=0.142),提示残差为白噪声序列,预测结果实际值均在预测值的95%的置信区间(95%confidence interval,95%CI)内。结论 ARIMA模型可用于该院ILI短期发病趋势的预测。

• 单位
  江苏省苏北人民医院; 扬州大学