求和自回归移动平均模型在江西省结核病发病预测中的应用

王健 周脉耕 胡嘉 马林茂 邱林西

王健, 周脉耕, 胡嘉, 马林茂, 邱林西. 求和自回归移动平均模型在江西省结核病发病预测中的应用[J]. 疾病监测, 2012, 27(6): 462-467. doi: 10.3784/j.issn.1003-9961.2012.6.014
引用本文: 王健, 周脉耕, 胡嘉, 马林茂, 邱林西. 求和自回归移动平均模型在江西省结核病发病预测中的应用[J]. 疾病监测, 2012, 27(6): 462-467. doi: 10.3784/j.issn.1003-9961.2012.6.014
WANG Jian, ZHOU Mai-geng, HU Jia, MA Lin-mao, QIU Lin-xi. Application of ARIMA model in predicting tuberculosis incidence in Jiangxi[J]. Disease Surveillance, 2012, 27(6): 462-467. doi: 10.3784/j.issn.1003-9961.2012.6.014
Citation: WANG Jian, ZHOU Mai-geng, HU Jia, MA Lin-mao, QIU Lin-xi. Application of ARIMA model in predicting tuberculosis incidence in Jiangxi[J]. Disease Surveillance, 2012, 27(6): 462-467. doi: 10.3784/j.issn.1003-9961.2012.6.014

求和自回归移动平均模型在江西省结核病发病预测中的应用

doi: 10.3784/j.issn.1003-9961.2012.6.014

Application of ARIMA model in predicting tuberculosis incidence in Jiangxi

  • 摘要: 目的 探讨时间序列模型预测传染性疾病发病率的可行性,应用时间序列求和自回归移动平均(ARIMA)模型对江西省结核病发病率进行预测,为制定结核病防治策略提供依据。 方法 利用ARIMA乘积季节模型(p,d,q)(P,D,Q)s对2006-2011年江西省结核病分月发病数据进行ARIMA模型的建立与分析,并对预测效果进行评价。 结果 江西省2006-2011年结核病分月发病数即含有长期递减趋势又含有以年为周期的季节效应,拟合的相对最佳模型为ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12。 结论 ARIMA乘积季节模型能有效的预测江西省结核病发病率的短期变化趋势。
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-03-05
  • 刊出日期:  2012-06-20

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