【摘 要】
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目的 探讨ARIMA乘积季节模型在食源性疾病月发病率研究中的应用,并预测食源性疾病月发病率趋势.方法 采用SPSS 23.0软件对安徽省某市2013年1月至2018年12月的食源性疾病月发病率资料进行ARIMA模型拟合,利用2019年食源性疾病月发病率资料验证模型,并预测2020年食源性疾病月发病率.结果 安徽省某市源性疾病月发病率呈逐年上升趋势,且有明显的周期性.ARIMA(2,0,0)×(0,1,0)12为最优模型(P＜0.05),决定系数(R2)为0.94,贝叶斯信息准则(BIC)为1.862;模型
【机 构】
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安徽医科大学公共卫生学院,安徽合肥230032
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目的 探讨ARIMA乘积季节模型在食源性疾病月发病率研究中的应用,并预测食源性疾病月发病率趋势.方法 采用SPSS 23.0软件对安徽省某市2013年1月至2018年12月的食源性疾病月发病率资料进行ARIMA模型拟合,利用2019年食源性疾病月发病率资料验证模型,并预测2020年食源性疾病月发病率.结果 安徽省某市源性疾病月发病率呈逐年上升趋势,且有明显的周期性.ARIMA(2,0,0)×(0,1,0)12为最优模型(P＜0.05),决定系数(R2)为0.94,贝叶斯信息准则(BIC)为1.862;模型Box-Ljung检验差异无统计学意义(Q=14.682,P=0.548),提示残差属于白噪声序列.2019年数据以检验模型外推效果,MAPE=24.069％,表明模型外推效果较好,且实际值均落在预测值的95％的置信区间,模型预测效果比较理想.结论 ARIMA(2,0,0)×(0,1,0)12模型能够较好的拟合食源性疾病的时间变化,因此可用于食源性疾病月发病率的拟合和预测.
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