上海市流行性腮腺炎疫情时间序列模型建立的初探(2)
3讨论
时间序列分析是一种重要的现代统计分析方法,[JP2]其模型广泛地应用于自然领域、社会领域和科学研究。ARIMA模型是最常用的时间序列模型,其建模预测精度较高,可较好地用于疾病发病或死亡的预测预报,特别是针对有季节性变动的时间序列[9]。考虑到季节性和周期性等因素对平稳性的影响,本研究采用了ARIMA模型。此外,由于在总人口数没有太大波动时,发病人数本身也能反映疾病疫情的发展趋势。因此,本文直接用发病人数的预测来了解未来流腮的发病情况。[JP]
本研究用上海市2005—2016年共计168个月的流腮发病数据,建立了ARIMA预测模型,经过模型检验 ......
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