【摘 要】
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目的:探讨ARIMA乘积季节模型和Holt-Winters季节模型在我国梅毒月发病率预测中的应用价值。方法:以2005年1月至2015年12月梅毒月发病率数据为基础,运用SPSS 22.0和Eviews 8.0
【机 构】
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河南中医药大学; 河南省疾病预防控制中心免疫规划科; 郑州大学公共卫生学院卫生统计学教研室;
【基金项目】
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国家“十二·五”科技重大专项(2012ZX10004905);河南省医学科技攻关计划项目(201303003)
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目的:探讨ARIMA乘积季节模型和Holt-Winters季节模型在我国梅毒月发病率预测中的应用价值。方法:以2005年1月至2015年12月梅毒月发病率数据为基础,运用SPSS 22.0和Eviews 8.0分别建立ARIMA乘积季节模型和Holt-Winters季节模型,采用2016年1至6月的实际数据验证模型,评价指标是预测误差和平均绝对误差(MAE)。选择精度较高模型预测2016年7至12月梅毒月发病率。结果:MAE的比较结果表明ARIMA乘积季节模型预测精度优于Holt-Winters季节模型,最优模型是ARIMA(1,1,1)×(0,1,1)12,模型口径为:(1-B)(1-B12)(1+0.374B)xt=(1+0.740B)(1+0.775B12)εt,2016年7至12月梅毒月发病率的预测结果(1/10万)分别为3.107、2.989、2.879、2.658、2.631、2.644。结论:ARIMA乘积季节模型具有较高的预测精度,可较好地拟合全国梅毒月发病率的演变趋势。
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