ARIMA模型在流感发病预测中的应用
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【摘要】 目的 探讨时间序列模型在流感病例发病预测方面的可行性。方法 通过国家疾病报告管理系统收集本市医疗机构2004～2012年的流感月发病数资料， 用Eviews软件对流感月发病数据建模， 用单位根检验法对模型的适应性进行检验， 并回代的方法验证其有效。结果 流感月发病数时间序列的自相关分析图显示数据不平稳， 所以进行一阶差分， 并建模， 最终模型为ARIMA(0， 2， 0)(0， 2， 0)7， 所建模型差异有统计学意义。结论 ARIMA(0， 2， 0)模型可用于流感发病的预测。
【关键词】 时间序列模型；ARIMA；流感；预测
时间序列目的是用变量过去的观测值来预测同一变量的未来值。已经被广泛应用于人口、经济、环境卫生等研究领域[1-3]。本文通过对银川市各个医疗机构2004～2012年的流感月发病数建立数学模型， 探讨该方法的最佳适用范围和适用条件， 为扩大其在传染病发病预测方面的应用提供科学依据。
1 资料与方法
1. 1 一般资料 2004～2012年的流感月发病数通过国家疾病报告管理系统进行收集， 建立预测模型， 用2012年各月发病数进行组外回代和组内回代， 预测2013年流感的发病情况。
1. 2 研究方法 用Eviews6 ......
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