【摘 要】
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目的 探讨应用时间序列基于季节性的差分自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)预测安徽省梅毒的发病人数,为梅毒早期预警防控工作提供参考.
【机 构】
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安徽医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系,合肥 230032
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目的 探讨应用时间序列基于季节性的差分自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)预测安徽省梅毒的发病人数,为梅毒早期预警防控工作提供参考.方法 借助R 3.6.2软件以安徽省2004年1月至2016年12月的梅毒发病人数进行模型拟合,利用所得到的模型对2017年1-12月的发病情况进行预测,并按照预测值与实际观察值之间的差异评价其预测效果.结果 安徽省梅毒发病数呈上升趋势,且有明显的周期性.ARIMA(1,1,1)(0,1,2)12为最优模型,AIC=-264.81,BIC=-249.99.残差序列Box-Pierce检验结果 λ2=1.444,P=0.963,λ=10.459,P=0.576,差异无统计学意义(P>0.05),表明为白噪声序列.模型精度效果评价MAE=0.06;RMSE=0.09;MAPE=1.00％,说明模型拟合效果好.2017年数据以检验模型外推效果,MAPE=6.09％,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(1,1,1)(0,1,2)12模型能较好的拟合、预测安徽省梅毒发病人数,为梅毒预警和防控工作提供理论依据.
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