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。     

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。     

ARIMA模型在发病率预测中的应用

目的：探讨季节性时间序列ARIMA预测模型在时间序列资料分析中的应用，建立HFRS发病率的预测模型。方法：采用最大似然法估计模型参数，按照残差不相关原则、简洁原则确定模型的结构，依据AIC与BIC准则确定模型的阶数，建立ARIMA预测模型。结果：季节自回归参数有统计学意义，方差估计值为4.230，AIC=309.523，BIC=311.78。对模型进行白噪声残差分析，X^2检验表明ARIMA（0，1，0）（1，0，0）12模型是适合的。结论：用所建模型对HFRS各月发病率进行了预测，结果表明ARIMA是一种短期内预测精度较高的预测模型。     

上海市静安区1975-2014年户籍人口自杀死亡情况分析

目的 探讨1975-2014年上海市静安区户籍人口自杀死亡的流行情况,为提早预防和干预提供参考依据。方法 利用静安区1975-2014年居民死因监测资料分析自杀死亡占伤害的死因构成比,不同性别、不同年龄的自杀死亡水平差异以及1975-2014年自杀死亡水平的变化趋势。结果 1975-2014年静安区自杀死亡总数为1104例,占伤害的死因构成比为15.06%,位居伤害死因第2位;男性平均自杀粗死亡率为6.84/10万,女性平均自杀粗死亡率为6.67/10万,差异无统计学意义;在自杀死亡的人群中,15~44岁组和≥65岁组所占的比例较大,分别占36.32%和43.93%,且≥65岁组老年人的自杀死亡率较高(17.42/10万);1975-2014年自杀死亡率的长期趋势分析呈逐年下降的线性趋势;用SAS系统中的自回归过程进行时间序列线性趋势拟合,回归模型有意义(t=-8.72,P<0.01)。结论 政府和社会仍应高度重视自杀的预防,且预防控制的重点为老年人群。     

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.     

ARIMA模型在工伤职工人数分析中的应用

目的分析某省省级工伤医疗保险参保单位工伤职工人数的变化规律,预测其未来一年的工伤职工数量。方法应用SPSS 13.0对2005-2009年的工伤职工数建立ARIMA模型,分析其分布规律,并预测2010年的工伤职工人数。结果模型ARIMA(0,1,1)(1,2,0)12是合适的,参数具有统计学意义。结论 ARIMA模型能很好的拟合工伤人数的变化规律,为工伤事故预防提供有效依据。     

ARIMA模型在我国食物中毒事件预测中的应用

利用我国食物中毒报告信息,对食源性疾病中食物中毒事件报告与发生变化趋势进行预测预警,为保障食品安全,预防中毒事件发生提供依据。通过对2008-2011年全国食物中毒报告资料的动态分析,构建时间序列ARIMA模型,并对2012年6月到2013年食物中毒发生情况进行预测。拟合我国食物中毒事件报告起数ARIMA(1,1,0)(1,1,0)12模型,预测近半年内食物中毒报告起数,与实际情况趋势一致,实际发生与预测结果基本相同,全部预测值均在95%预测区间内。由预测结果可见,今年我国食物中毒报告仍将以第三季度内发生起数居高,略高于2011年;2013年食物中毒事件发生情况高峰稍高于今年,但不会出现大幅度的改变,季节周期与前几年的基本相近。我国食物中毒事件趋势预测以ARIMA模型预测效果最好,符合我国食物中毒事件发生及变化规律,预测结果可为我国食品安全预测预警提供依据。     

ARIMA模型在天津市结核病发病预测中的应用

目的构建天津市结核病月发病数的ARIMA模型,为结核病防控工作提供参考。方法采用SPSS 16. 0统计软件包对天津市2005年1月-2016年7月结核病月发病数资料建立最佳ARIMA预测模型,利用2016年8月-2017年7月结核病月发病数对模型进行效果评价,并对2017年8月-2018年7月结核病月发病数进行预测。结果建立的ARIMA(0,1,1)(0,1,1)模型是拟合天津市结核病月发病人数的最优模型,利用2016年8月-2017年7月结核病月发病数对模型进行效果评价,发病人数在3-6月有一个发病高峰,符合历年结核病发病趋势,且实际发病数均落在预测值95%可信区间内,实际发病人数与预测发病人数的相对误差绝对值中位数为2. 49%,模型具有较高的预测精度。结论 ARIMA(0,1,1)(0,1,1)模型能够较精确的预测天津市结核病月发病情况,可为结核病的预防和控制提供重要理论依据。     

ARIMA模型在医院出院患者预测中的应用

目的：分析医院出院患者变化规律,预测其变化趋势。方法：应用SPSS 13．0软件对1999-2007年逐月出院患者进行ARIMA模型建模拟合,用所得到的模型预测2008年出院患者数据。结果：ARIMA（0,1,1）×（1,1,0）12模型很好的拟合了既往出院患者序列,参数有统计学意义。结论：ARIMA模型能很好的拟合出院患者的变动趋势,为医院管理提供决策依据。     

ARIMA模型在手足口病预测预警中的应用

目的研究时间序列分析在手足口病预测预警中的应用,并探讨提高模型预测准确性和实用性的思路。方法应用SPSS 18.0软件对深圳市盐田区2008年1月—2014年4月手足口病发病率进行ARIMA模型拟合,预测2014年5月-12月手足口病发病率。结果模型ARIMA（0,1,0）（0,1,1）12的参数估计值为0.761,t=2.552,P=0.013,经检验参数有统计学意义。且BIC=6.066,在拟合比较的模型中最小,故选定为最佳拟合模型。利用2013年10月—2014年4月实际发病数与预测发病数进行比较,实际值与预测值相对误差的中位数为71%。结论用时间序列分析对手足口病发病情况的拟合结果满意,预测和预警效果良好。     

ＡＲＩＭＡ 模型在婴儿死亡率预测中的应用

摘要：目的　探讨应用自回归滑动平均混合模型（ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｍｏｖｉｎｇａｖｅｒａｇｅ,ＡＲＩＭＡ） 预
测婴儿死亡率的可行性。方法　运用ＳＰＳＳ１６．０ 对１９９１－２０１２ 年山西省妇幼卫生年报婴儿死亡率建立
ＡＲＩＭＡ 模型,用所建模型比较预测值与实际值差异,并预测２０１３－２０１５年山西省婴儿死亡率。结果　模
型ＡＲＩＭＡ （１,２,０）较好地拟合了既往时间段的婴儿死亡率的时间序列, 模型自回归参数ＡＲ１＝
－０．７５４,犘＜０．０１,有统计学意义, 赤池信息准则（ＡＩＣ） ＝６８．２１３, 许瓦兹贝叶斯准则（ＳＢＣ） ＝
７０．２０４,模型残差为白噪声（犘＞０．０５）, 模型数学函数式为＾ 犢狋＝０．０６７＋１．２４６犢狋－１ ＋０．５０８犢狋－２ －
０．７５４犢狋－３,利用模型预测２０１３－２０１５ 年婴儿死亡率分别为４．７７‰、４．３２‰、３．９６‰。结论　ＡＲＩＭＡ 模
型能够较好地拟合婴儿死亡率的时间变化趋势,并用于短期预测未来婴儿死亡率。
关键词：婴儿死亡率;时间序列;ＡＲＩＭＡ 模型
中图分类号：Ｒ１９５．１　　文献标识码：Ａ　　文章编号：１００９ ６６３９ （２０１４）０３ ０２５６ ０４     

随机时间序列分析法在传染病预测中的应用

目的阐述ARIMA模型拟合时间序列的方法和步骤,并将其应用于乙型肝炎的预测,为传染病预警系统提供决策依据。方法利用SPSS统计软件求解适宜的ARIMA模型,据所得误差评价预测效果。结果通过对乙型肝炎发病率的预测,相对误差在15%左右,预测效果较为可靠。结论在乙型肝炎的近期预测中引入时间序列的ARIMA模型分析方法,能够对传染病的预测产生积极的指导意义。     

ARIMA乘积季节模型在流行性腮腺炎发病率预测中的应用

目的构建时间序列分析ARIMA乘积季节性模型,预测武汉市2013年流行性腮腺炎发病趋势,探讨该模型在流行性腮腺炎发病率预测中的应用。方法利用中国疾病监测信息报告系统2005年1月至2012年12月武汉市流行性腮腺炎月发病资料,运用PASWStatistics18．0专家建模器,考虑季节性因素建立ARIMA预测模型,并将所建模型对2013年流行性腮腺炎月发病率进行预测。结果模型残差序列为白噪声,ARIMA（0,1,0）（0,1,1）。：模型构建理想,能较好地拟合时间序列,2013年流行性腮腺炎月发病高峰在5～7月,至11、12月出现次要高峰。结论专家建模器构建乘积季节性模型拟合效果较好,但在实际工作中要充分考虑流行性腮腺炎各项防控措施推行等影响因素,综合分析,为防控工作提出理论与实证建议。     

湖北省麻城市1 984--2008年自杀死亡水平长期趋势分析

目的 探讨1984-2008年湖北省农村人口自杀死亡水平的特征及其长期变化趋势.方法 利用湖北省麻城市1984-2008年居民死因监测资料,回顾性分析不同性别、不同年龄人群的自杀死亡水平、自杀死亡占伤害的死因构成比及其变化趋势.结果 1984-2008年间该地人群的自杀死亡率呈下降趋势,自杀标化死亡率由1984年的113.29/10万降至2008年的20.11/10万,下降幅度为82.25%.自杀死亡占伤害死亡的构成比下降幅度不明显,自杀仍是该地人群伤害死亡的首要死因.自杀死亡者中,女性人数始终多于男性,女性所占的构成比在50%～60%之间波动;≥65岁老年人口所比例近年来明显增加,2008年老年人的构成比达46.81%.结论 自杀仍居该地人群,特别是女性人群伤害死因谱的首位.农村地区自杀预防的重点人群是女性和≥65岁老年人.

Abstract：

Objective To explore the characteristics and the long-term trend of suicidal deaths among the rural population in Hubei province. Methods Data on suicide deaths from 1984 through 2008 were released from Macheng Death Registration System and analyzed by year, gender and age. Results The suicidal death rates were decreasing during the last 25 years in Macheng city, with the standardized suicide mortality rapidly decreasing from 113.29/100 000 in 1984 to 20.11/100 000 in 2008. The proportion of suicide deaths in the total deaths caused by injuries were declining but not obviously. Suicide was still the leading cause of deaths among all the deaths due to injuries.Number of suicidal deaths among females was outnumbered the males during the last 25 years,representing 50%-60% in total suicide deaths annually. The proportion of suicide deaths among the elderly aged 65 and over had significantly increased in the recent years, which accounting for 46.81% of all the suicidal deaths in 2008. Conclusion Suicide remained the leading cause of injury deaths among the population in this area, especially in females. Attention should be paid to the females and the elderly aged 65 and over,in the rural areas.     

ARIMA模型在门诊季节性时序预测中的应用

目的探讨某院5年门诊量的季节变动趋势。方法通过分析医院时间序列资料的变动规律,使用ARIMA（p,d,g）模型分析门诊量的动态变化。结果医院5年门诊量呈上升趋势及具有明显周期变化,预测值和实际值拟合程度高,相对误差在5．5％～6％之间。结论时间序列模型对于门诊人次发展变化规律的分析有较好的适应性和实用性。表明运用科学的方法,可以有效提高门诊管理水平。     

海南省人均卫生费用的自回归移动平均模型研究

目的 :通过对海南省人均卫生费用的自回归移动平均(ARIMA)模型预测,为地方卫生行政部门的科学决策提供参考。方法:利用Eviews 5.0统计软件对时间序列数据进行处理和分析,建立ARIMA模型进行预测和检验。结果 :ARIMA(3,2,2)模型为海南省人均卫生费用提供了较好的预测,模型反映人均卫生费用呈现逐年增长的趋势。结论:人均卫生费用逐年增长,海南卫生行政部门应合理控制卫生费用增长。     

Spatial analysis of suicide mortality in Australia: Investigation of metropolitan-rural-remote differentials of suicide risk across states/territories

Studies of suicide epidemiology in regions of Australia have been conducted, but the spatial pattern in the whole country has not been fully investigated. This study aimed at visualizing the sex-specific suicide pattern over the country from 2004 to 2008, and studying the metropolitan-rural-remote differentials of suicide across all states/territories. We applied a Poisson hierarchical model to yield smoothed sex specific, age standardized mortality ratios of suicide in all postal areas, and compiled the age-standardized suicide rates across different levels of remoteness and different jurisdictions. We identified the area variation of suicide risk across states/territories, and metropolitan-rural-remote differential with rates higher in rural and remote areas for males. Spatial clusters of some high risk postal areas were also identified. Socio-economic deprivation, compositional factors, high risks for Indigenous people and low access to mental health service are the underlying explanations of the elevation of suicide risk in some areas. These findings suggest that it is important to take geographical variations in suicide risk into account in national policy making. Particular suicide prevention interventions might be targeted at males living in remote areas, and some localized areas in metropolitan zones.