【摘 要】
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目的:利用SARIMA模型预测未来山东省济宁市流行性腮腺炎发病情况,为流行性腮腺炎防控提供决策依据.方法:收集山东省济宁市2009年1月至2013年7月流行性腮腺炎月发病数据资料,利用时间序列分析方法,构建SARIMA模型,并对2013年8月至12月的发病数资料进行预测.结果:济宁市2009至2013年共报告流行性腮腺炎病例数8520例,且发病具有明显的周期性和季节性特征.最终建立的最优模型为SA
【机 构】
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山东大学公共卫生学院生物统计学系,山东济南250012 济宁市疾病预防控制中心,山东济宁27200
【出 处】
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2017山东大学气候变化与健康国际学术研讨会
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目的:利用SARIMA模型预测未来山东省济宁市流行性腮腺炎发病情况,为流行性腮腺炎防控提供决策依据.
方法:收集山东省济宁市2009年1月至2013年7月流行性腮腺炎月发病数据资料,利用时间序列分析方法,构建SARIMA模型,并对2013年8月至12月的发病数资料进行预测.
结果:济宁市2009至2013年共报告流行性腮腺炎病例数8520例,且发病具有明显的周期性和季节性特征.最终建立的最优模型为SARIMA(0,1,1)(0,1,1)12,赤池信息准则(AIC)为74.45,且通过了统计学检验,模型残差为白噪声.实际月发病数与拟合月发病数进行相关性分析结果显示为显著性相关(r=0.75,P<0.0001),.对2013年8月至12月发病数进行预测,均在95％置信区间内,且与实际发病数变动的趋势一致,验证了模型合理性.
结论:SARIMA模型能较好地拟合济宁市流行性腮腺炎月发病数动态变化,可用于流行性腮腺炎的短期预测.
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