ARIMA乘积季节模型在如东县戊型肝炎发病预测中的应用

目的通过分析如东县2005-2013年如东县戊型肝炎(戊肝)月发病数据,了解戊肝的发病趋势和季节性特征。探讨ARIMA模型在戊肝发病预测方面的应用,为戊肝的早期预警提供决策依据。方法应用SPSS 20.0软件对2005-2013年如东县戊肝月发病数据进行模型拟合,建立ARIMA模型,用模型对2014年戊肝逐月发病数进行预测分析,并评估模型预测效果。结果 ARIMA乘积季节模型较好地拟合了既往戊肝的实际发病序列,构建ARIMA(1,0,0)×(1,1,0)12模型,残差序列通过了白噪声检验(P0.05),模型决定系数(R2)为0.92。对2014年各月发病数获得了较好的预测效果。结论 ARIMA模型能较好地模拟如东县戊型肝炎的发病趋势,构建的ARIMA(1,0,0)×(1,1,0)12模型对戊肝发病情况的拟合结果满意,预测效果良好,可用于戊型肝炎疫情的短期预测和动态分析。     

ARIMA模型在细菌性痢疾预测中的应用

目的构建北京市昌平区细菌性痢疾月发病的ARIMA模型,为防控工作提供依据。方法应用SPSS 18.0软件分析2004-2010年北京市昌平区细菌性痢疾月发病数资料,构建ARIMA乘积模型,并预测2011年细菌性痢疾月发病数。结果最优乘积模型为ARIMA(1,0,0)(1,1,1)12,模型具有较高的预测精度,预测值与实际值基本吻合,且实际值均在预测值可信区间范围内。结论 ARIMA模型能够应用于北京市昌平区细菌性痢疾流行趋势的预测及疫情的预警、预报,为实施干预提供依据。     

乘积季节ARIMA模型在结核病发病率预测中应用

目的 探讨乘积季节自回归移动平均(ARIMA)模型在结核病疫情预测的可行性.方法 利用某省2004年1月-2011年6月结核病疫情监测资料建立乘积季节ARIMA预测模型,选取2011年7-12月的疫情资料评价模型的预测效能.结果 该省2004年1月-2011年12月结核病的发病率呈现明显的季节效应,且发病率逐年小幅递减;乘积季节ARIMA(1,1,0)×(1,1,0)12模型能较好拟合既往时间段内结核病的发病率,且对2011年7-12月结核病月发病率的预测值与实际值基本吻合,平均误差绝对值及平均误差绝对率分别为0.317和4.77％.结论 乘积季节ARIMA模型能较好模拟、预测结核病的发病疫情,具有较好的推广应用价值.     

SARIMA模型在手足口病发病率监测中的应用

目的 通过建立SARIMA模型,探讨该模型在手足口病发病率预测中的应用,为疾病预防控制部门制定防控策略提供理论依据.方法 应用SPSS 20.0软件包对乌鲁木齐市2009年1月1日至2014年12月31日手足口病月发病率进行初步平稳化处理并建立季节性ARIMA模型.结果 通过对参数和模型的拟合优度检验及残差白噪声序列检验,最终确定模型为SARIMA(1,0,0)(1,1,0)12,该模型能较好的对以往发病率进行拟合,真实值均在预测值的95％置信区间内.结论 SARIMA(1,0,0)(1,1,0)12模型能够较准确地预测手足口病发病趋势,但若要获得更为准确的预测信息,则需要使用多模型联合的方法来预测.     

求和自回归移动平均模型在武汉市手足口病疫情预测预警中的应用

目的探讨自回归移动平均模型在手足口病预测预警中的应用。方法利用武汉市2009-2013年手足口病月发病率数据,拟合ARIMA模型,对武汉市2014年1~8月各月发病率进行预测。结果 ARIMA(1,0,0)×(1,1,0)12能很好的拟合武汉市手足口病发病情况,模型预测结果基本符合实际发病变动趋势。结论 ARIMA模型可用于模拟手足口病发病在时间序列上的变化趋势,进行预测预警。     

浙江省细菌性痢疾月发病率ARIMA模型建立及预测分析

目的构建ARIMA模型预测浙江省细菌性痢疾的月发病率。方法利用SAS 9.0统计软件对浙江省2001—2011年2月的细菌性痢疾发病率数据建立ARIMA模型,并进行预测分析。结果拟合ARIMA(1,0,0)12模型的AIC为227.23,为细菌性痢疾的月发病率最佳模型,该模型预测值与实际值的平均相对误差为15.9%,实际值都在95%的可信限之内,预测值与实际值较为接近。结论 ARIMA模型可以较好的预测细菌性痢疾发病率的变化趋势,能够运用于细菌性痢疾发病趋势的预测及预警,为防控措施的制定提供参考。     

探讨ARIMA模型在细菌性痢疾发病预测中的应用

目的 探讨时间序列分析方法中ARIMA模型在细菌性痢疾发病预测方面的应用,验证分析模型的可行性与适用性.方法 利用海南省2000年1月～2009年12月细菌性痢疾发病资料,拟合ARIMA模型,对海南省细菌性痢疾2010年1～9月各月发病率进行预测评价.结果 建立ARIMA(1,0,0)模型,预测结果基本符合实际发病率变动趋势,验证了该模型的可用性.结论ARIMA模型可用于模拟细菌性痢疾发病在时间序列上的变化趋势,进行短期预测.     

时间序列分析在结核病发病预测应用中的初步探讨

[目的]初步探讨季节差分ARIMA模型在结核发病率预测中的应用,为结核病防治提供参考依据。[方法]对四川省2004年1月～2007年6月的逐月肺结核发病率进行ARIMA建模拟合,采用2007年剩余各月的实际月发病率验证模型的预测效果。[结果]ARIMA(1,0,0)×(1,1,0)12模型较好地拟合了既往时间段上的发病率序列,其对2007年7～12月发病率的预测值基本符合实际发病率的变动趋势。[结论]季节差分ARIMA模型能较好地模拟短期内肺结核发病率在时间序列上的变动趋势,若用于长期预测,应根据长期监测数据不断调整模型参数。     

时间序列分析法在肺结核发病率预测中的应用

目的探讨ARIMA模型在肺结核发病率预测中的应用,为制定肺结核防控策略提供科学数据。方法利用深圳沙井街道2006年1月-2011年6月的肺结核月发病率数据建立ARIMA模型,采用2011年7-12月的月发病率数据验证模型的预测效果。结果建立的ARIMA(1,0,0)(1,1,0)12模型预测效果较好,实际值均在预测值的95%可信区间内,对2011年7-12月发病率的预测值基本符合实际发病率的变动趋势。结论 ARIMA模型能较好地模拟在短期内肺结核发病率的变动趋势。     

ARIMA模型在安溪县传染病发病率预测中的应用

目的 探讨用时间序列ARIMA模型对法定传染病发病率进行预测的可行性.方法 用SPSS 18.0对安溪县2005-2010年传染病月发病率进行ARIMA模型拟合,用所得模型对2011年各月发病率进行预测并与实际值比较.结果 ARIMA(0,1,1)×(1,1,0)12模型拟合良好,2011年各月预测值与实际值趋势吻合.结论 ARIMA模型能很好地模拟传染病发病率时间序列变动趋势,对疫情监测有重要意义.     

自回归移动平均模型在细菌性痢疾流行趋势预测中的应用

目的探讨时间序列分析中自回归移动平均模型在六安市细菌性痢疾发病预测的可行性和适用性,为早期做好防控工作提供科学依据。方法使用SPSS 17.0软件对六安市2003年1月～2012年12月的细菌性痢疾月发病率建立ARIMA模型,以2013年的1～7月实际发病率作为预测模型的考核样本,验证模型的预测效果。结果六安市细菌性痢疾月发病率模型为ARIMA（0,0,1）×（0,1,1）12,模型移动平均参数MA1=-0.473（t=-5.153,P〈0.05）,季节移动平均参数SMA1=0.937（t=2.494,P=0.014）;残差分析Ljung-BoxQ统计量经检验,差异无统计学意义（Ljung-BoxQ=10.208,P=0.856）,提示残差为白噪声。模型预测的平均相对误差为27.82%,但预测的动态趋势与实际值基本吻合,且实际值均在预测值的95%可信区间内。结论 ARIMA（0,0,1）×（0,1,1）12模型可为六安市细菌性痢疾的防控提供参考。     

时间序列分析在阜阳市细菌性痢疾发病预测中的应用

目的探讨时间序列分析在细菌性痢疾发病预测中的应用,验证分析模型的可行性与适用性。方法利用阜阳市2009年1月～2013年6月细菌性痢疾发病资料,拟合自回归移动平均（ARIMA）模型,对阜阳市2013年7～11月各月发病情况进行预测评价。结果建立ARIMA（1,2,0）（0,1,0）12模型,预测结果基本符合实际发病变动趋势,验证了该模型的可行性。结论 ARIMA模型可用于模拟细菌性痢疾发病在时间序列上的变化趋势分析,并进行短期预测。     

ARIMA模型在细菌性痢疾预测中的应用

[目的]探讨应用ARIMA模型进行细菌性痢疾预测、预报的可行性。[方法]应用SPSS13.0软件分析1990～2008年广西细菌性痢疾月发病数资料,构建ARIMA乘积模型,并预测2009～2010年细菌性痢疾月发病数。[结果]最优乘积模型为ARIMA(1,1,1)(0,1,1)12,模型具有较高的预测精度,预测值与实际值基本吻合,且实际值均在预测值可信区间范围内。[结论]ARIMA模型是一种行之有效的预测方法,能够应用于广西细菌性痢疾流行趋势的预测及疫情的预警、预报,为实施干预提供依据。     

季节时间序列模型在菌痢发病预测中的应用

目的研究SARIMA模型拟合季节时间序列的方法,并将其应用于菌痢发病的预测,探讨该模型进行传染病预警的可行性。方法利用Eviews软件对江苏省菌痢的月发病数据进行建模,首先采用取对数、差分等方法对序列进行平稳化,然后进行模型参数的估计、检验,最优模型的筛选,最后进行预测分析。结果 SARIMA(1,1,2)(1,1,1)12较好地拟合了江苏省菌痢的月发病数据,预测效果良好。结论 SARIMA模型可用于具有季节性、周期性波动的传染病发病的动态分析和短期预测。     

上海市宝山区细菌性痢疾发病率的ARIMA模型研究

目的构建上海市宝山区细菌性痢疾发病率的差分自回归移动平均模型(autoregressive integratedmoving average model,ARIMA),预测上海市宝山区细菌性痢疾的发病趋势。方法引用1997-2010年上海市宝山区细菌性痢疾年发病率资料,通过SPSS 16.0软件拟合ARIMA模型,采用最大似然法估计模型参数,按照残差不相关原则、简洁原则确定模型结构,依据赤池信息量(Akaike information criterion,AIC)与贝叶斯信息量(Bayesianinformation criterion,BIC)准则确定模型的阶数,用Q统计量对模型适应性进行检验,建立ARIMA预测模型。结果自回归参数差异有统计学意义,AIC=20.331,BIC=22.591,统计量Q=7.060<χ20.05,13(29.819),检验表明ARI-MA(1,1,1)模型是适合的。预测宝山区2011-2013年细菌性痢疾的发病率水平会呈缓慢下降趋势。结论 ARI-MA(1,1,1)模型可用于上海市宝山区细菌性痢疾发病情况的动态分析和短期预测。     

ARIMA模型预测南宁市细菌性痢疾的发病趋势

目的 运用自回归移动平均(ARIMA)模型对南宁市2011 -2013年的细菌性痢疾发病趋势进行预测,探索细菌性痢疾的流行规律.方法 以南宁市2004-2010年的细菌性痢疾月发病率数据为基础,用SPSS13.0建立ARIMA预测模型,以2004-2010年的数据验证模型的预测精度.结果 ARIMA(1,0,1)(0,0,0)12模型可以用于拟合南宁市细菌性痢疾的发病情况.南宁市2011 -2013年细菌性痢疾的发病与2010年相比,没有明显的变化,发病呈平稳流行的趋势.结论 ARIMA模型可用于细菌性痢疾发病趋势的短期预测.     

气象因素与细菌性痢疾发病关系的探讨

目的：探讨细菌性痢疾发病与气象因素的关系。方法：将绍兴地区1991－2001细菌性痢疾各年逐月发病数进行正态化处理后，再利用方差分析、回归分析对可能影响细菌性痢疾发病的气温、气压、相对湿度，日照时数，降水量等5项变量进行单因素相关分析和多元逐步回归分析，结果：细菌性痢疾的发病与气温呈显著性正相关，与气压呈显著性负相关，结论：细菌性痢疾发病与高气温，低气压有关。