【摘 要】
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目的:应用ARIMA季节模型对我国丙肝发病进行预测。方法:利用2004年至2011年我国丙肝的月发病数建立ARIMA季节模型,对2012年丙肝的月发病数进行预测,并用实际数据评估模型的预
【机 构】
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南京医科大学生物医学工程系,南京医科大学数学与计算机教研室
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目的:应用ARIMA季节模型对我国丙肝发病进行预测。方法:利用2004年至2011年我国丙肝的月发病数建立ARIMA季节模型,对2012年丙肝的月发病数进行预测,并用实际数据评估模型的预测效果。同法对同期甲肝发病数据进行建模和预测。对丙肝和甲肝2004年至2011年的月发病数按年归一化处理后计算方差。比较甲肝和丙肝的预测效果。结果:成功建立ARIMA(1,1,1)(2,1,0)12季节模型,模型的表达式为:(1+0.222L)(1+0.820L12+0.694L24)(1-L)(1-L12)lnYt=(1+0.648L)εt,参数AR(1)=-0.222(t=-2.392,P=0.020),SAR(12)=-0.820(t=-8.009,P<0.001),SAR(24)=-0.694(t=-6.124,P<0.001),MA(1)=-0.648(t=-5.889,P<0.001),残差序列是白噪声序列(P>0.05);模型拟合效果的R2为0.824,预测的平均相对误差为0.078。归一化后丙肝和甲肝发病数的平均方差分别为0.030和0.047,提示丙肝原始数据周期性动态变化较甲肝更趋一致。甲肝预测的平均相对误差为0.138,大于丙肝。结论:ARIMA(1,1,1)(2,l,0)12季节模型可用于预测我国丙肝的发病规律。样本数据的周期性动态变化趋势越一致,ARIMA季节模型的预测结果也越准确。
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