【摘 要】
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目的采用自回归移动平均模型（Autoregressive integrated moving average,ARIMA）对全国（不含港、澳、台地区）包虫病月报告病例数进行预测,为包虫病的防控提供科学参考。方法通过S
【机 构】
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兰州大学第一医院老年呼吸科; 兰州大学第一医院普外二科; 中国疾病预防控制中心寄生虫病预防控制所国家卫生和计划生育委员会寄生虫病原与媒介生物学重点实验室世界卫生组织热带病合作中心国
【基金项目】
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国家自然科学基金(81473022)
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目的采用自回归移动平均模型（Autoregressive integrated moving average,ARIMA）对全国（不含港、澳、台地区）包虫病月报告病例数进行预测,为包虫病的防控提供科学参考。方法通过SPSS 24.0软件,分别以2007-2015年和2007-2014年全国包虫病月报告病例数,分别建立最优的ARIMA模型,并进行模型比较。结果 2007-2015年全国包虫病月报告病例数的最优模型为ARIMA（1,0,0）（1,1,0）12,预测相对误差为-13.97%,AR（1）=0.367（t=3.816,P<0.001）、SAR（1）=-0.328（t=-3.361,P=0.001）,Ljung-Box Q=14.119（df=16,P=0.590）。2007-2014年全国包虫病月报告病例数的最优模型为ARIMA（1,0,0）（1,0,1）12,预测相对误差为0.56%,AR（1）=0.413（t=4.244,P<0.001）,SAR（1）=0.809（t=9.584,P<0.001）,SMA（1）=0.356（t=2.278,P=0.025）,Ljung-Box Q=18.924（df=15,P=0.217）。结论时间序列不同,所建立的预测模型可能不同。数据积累越多、预测时间越短、预测误差越小的情况还需得到进一步验证。模型的建立和预测应用是动态过程,需要不断根据积累的数据进行调整,但同时要充分考虑影响传染病报告病例数相关工作（普查和专项调查等）的影响。
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