【摘 要】
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目的 比较有无协变量的ARIMA模型在大连市青年学生HIV感染数预测中的效果。方法 首先对网络、性病序列和HIV序列进行单因素相关分析，以了解网络、性病序列和HIV感染数序列是否存在相关关系及滞后关系，其次，以分析得出的关系最强且具有预测意义的变量和HIV感染数作为基础数据，建立包含协变量的ARIMA模型和不包含协变量的一般ARIMA模型，并进行前瞻性预测，以平均绝对误差作为评价指标比较两种模型的
【基金项目】
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大连市医学科学研究计划项目（2011034）；
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目的 比较有无协变量的ARIMA模型在大连市青年学生HIV感染数预测中的效果。方法 首先对网络、性病序列和HIV序列进行单因素相关分析，以了解网络、性病序列和HIV感染数序列是否存在相关关系及滞后关系，其次，以分析得出的关系最强且具有预测意义的变量和HIV感染数作为基础数据，建立包含协变量的ARIMA模型和不包含协变量的一般ARIMA模型，并进行前瞻性预测，以平均绝对误差作为评价指标比较两种模型的预测效果。结果 2013—2021年期间大连市共报告青年学生HIV感染者841例。单因素相关分析结果显示，2013—2018年百度指数中关键词艾滋病的搜索指数与当月HIV感染数呈显著正相关关系（r=0.302,P=0.006）,淋病与滞后2个月的HIV感染数呈显著负相关关系（r=-0.250,P=0.024）。考虑到预测价值，最终选择以淋病发病数据和HIV感染数据作为基础数据，建立了纳入协变量的ARIMA模型和无协变量的一般ARIMA模型，并运用上述模型分别对2019年至2021青年学生HIV感染数进行预测，平均绝对误差分别为17.62%、66.17%。结论 对于大连市青年学生的HIV感染数预测，与无协变量的一般ARIMA模型相比，更适合联合运用性病发病数以及HIV感染数所建立的ARIMA模型，但模型的平均绝对误差较大，在今后的研究中仍需进一步改进。
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