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辽宁省手足口病疫情季节性ARIMA模型预测效果评价

高雅 王伶 吴伟 于伟 张倩 宗莉 赵卓

高雅, 王伶, 吴伟, 于伟, 张倩, 宗莉, 赵卓. 辽宁省手足口病疫情季节性ARIMA模型预测效果评价[J]. 中国公共卫生, 2017, 33(10): 1482-1484. doi: 10.11847/zgggws2017-33-10-16
引用本文: 高雅, 王伶, 吴伟, 于伟, 张倩, 宗莉, 赵卓. 辽宁省手足口病疫情季节性ARIMA模型预测效果评价[J]. 中国公共卫生, 2017, 33(10): 1482-1484. doi: 10.11847/zgggws2017-33-10-16
GAO Ya, WANG Ling, WU Wei.et al, . Prediction of hand-foot-mouth disease epidemic with seasonal autoregressive integrated moving average model[J]. Chinese Journal of Public Health, 2017, 33(10): 1482-1484. doi: 10.11847/zgggws2017-33-10-16
Citation: GAO Ya, WANG Ling, WU Wei.et al, . Prediction of hand-foot-mouth disease epidemic with seasonal autoregressive integrated moving average model[J]. Chinese Journal of Public Health, 2017, 33(10): 1482-1484. doi: 10.11847/zgggws2017-33-10-16

辽宁省手足口病疫情季节性ARIMA模型预测效果评价

doi: 10.11847/zgggws2017-33-10-16
基金项目: 

国家科技重大专项课题(2012ZX10004209)。

详细信息
    作者简介:

    高雅(1990-),女,辽宁大连人,硕士在读,研究方向:传染病流行病学.

    通信作者:

    赵卓,E-mail:zhaozhou@lncdc.com

  • 中图分类号: R181.2

Prediction of hand-foot-mouth disease epidemic with seasonal autoregressive integrated moving average model

  • 摘要: 目的 利用时间序列法研究手足口病的发病趋势和流行特征,建立ARIMA乘积季节模型,对2017年7月—2018年12月辽宁省手足口病的月发病疫情情况及流行强度进行预测,为手足口病的预防监测工作提供依据。方法 收集辽宁省手足口病2012年1月—2016年12月的月发病报告数,采用Excel 2010建立辽宁省手足口病月报告发病数数据库,应用SPSS 23.0软件进行SARIMA模型的构建,拟合发病情况,对辽宁省手足口病2017年7月—2018年12月发病数进行预测,评价预测效果。结果 辽宁省手足口病发病特征以年为流行周期,季节性周期为12个月(s=12)。每年6—9月为该病的发病高峰期。最佳模型为SARIMA(0,1,0)×(1,1,0)12季节性模型,模型残差Ljung-Box Q=18.564,P=0.354,序列为白噪声。预测平均相对误差为0.229,预测效果较好。结论 季节性ARIMA模型能较好的拟合辽宁省手足口病的发病流行趋势,能够比较直观准确的反映辽宁省手足口病的疫情发展情况,该模型适用于辽宁省手足口病的短期流行趋势的预测。
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  • 接收日期:  2017-05-26
  • 刊出日期:  2017-10-10

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