【摘 要】
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目的 :探讨时间序列分析中的求和自回归移动平均模型(autoreg ressive integrated moving average,ARIMA)乘积季节模型在南通市流行性腮腺炎疫情预测预警中的应用。方法:收集
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目的 :探讨时间序列分析中的求和自回归移动平均模型(autoreg ressive integrated moving average,ARIMA)乘积季节模型在南通市流行性腮腺炎疫情预测预警中的应用。方法:收集"中国疾病预防控制系统"中2004年1月~2013年11月流行性腮腺炎的月发病监测数据,建立时间序列数据库,对每月腮腺炎的发病人数进行ARIMA模型拟合,利用模型对2004年1月~2013年11月的数据进行回代预测,并对2013年12月~2014年6月各月的流行性腮腺炎的发病情况进行前瞻性预测。结果 :构建流行性腮腺炎的ARIMA(0,1,2)(1,1,0)12模型为(1-B)(1+0.51B12)caset=(1-0.24B-0.29B2)(1-B12)εt,其中B代表后移算子,caset代表年腮腺炎发病数,εt为随机误差。回代预测的实际值和预测值基本相符,均在95%可信区间内。前瞻性预测结果符合流行性腮腺炎的流行特征。结论:该模型能较好模拟并预测腮腺炎的发病情况,流行性腮腺炎发病数有增加趋势,应进一步分析本地腮腺炎的流行特征及其免疫策略。
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