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目的 探讨ARIMA乘积季节模型在食源性疾病月发病率研究中的应用,并预测食源性疾病月发病率趋势。方法 采用SPSS 23.0软件对安徽省某市2013年1月至2018年12月的食源性疾病月发病率资料进行ARIMA模型拟合,利用2019年食源性疾病月发病率资料验证模型,并预测2020年食源性疾病月发病率。结果 安徽省某市源性疾病月发病率呈逐年上升趋势,且有明显的周期性。ARIMA(2,0,0)×(0,1,0)12为最优模型(P<0.05),决定系数(R2)为0.94,贝叶斯信息准则(BIC)为1.862;模型Box-Ljung检验差异无统计学意义(Q=14.682,P=0.548),提示残差属于白噪声序列。2019年数据以检验模型外推效果,MAPE= 24.069%,表明模型外推效果较好,且实际值均落在预测值的95%的置信区间,模型预测效果比较理想。结论 ARIMA(2,0,0)×(0,1,0)12模型能够较好的拟合食源性疾病的时间变化,因此可用于食源性疾病月发病率的拟合和预测。 相似文献
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随着我国基本医疗保险制度的不断深化,参保范围不断扩大,参保人员不断增加,全民医保的目标已经基本实现,医保管理部门、定点医院和参保患者三方关注的焦点越来越明显地集中到了"医保统筹基金"上。医保管理部门想方设法保证基金运行的安全与高效;定点医院千方百计控制医保患者医疗 相似文献
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中共中央、国务院《关于深化医药卫生体制改革的意见》和《医药卫生体制改革近期重点实施方案(2009年~2011年)》明确了新时期医药卫生体制改革的方向,提出了今后几年"完善医疗保障体系"等四个方面改革的宏伟目标, 相似文献
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