SARS病例数的统计学与灰色模型预测效果评价

目的探索香港SARS流行的规律,寻找预测SARS短期流行的方法。方法香港每日SARS病例数据(2003年3月11日至2003年6月12日)来源于香港卫生署。采用数理统计学与系统工程学的方法,包括曲线拟合、γ分布、时间序列以及灰色动态GM(1,1)模型等13种方法对每日病例数进行预测。使用预测误差、总体95%可信区间和实际病例数与预测病例数的配对t检验对13种方法的预测效果进行评价。结果对香港SARS日累计病例数预测误差最小的方法分别是:流行高峰期为时间序列、流行下降期为γ分布、流行终末期为灰色模型,其预测误差的中位数分别为0.29%、0.02%和0.03%,且3种方法的预测病例数平均数均不超过实际病例数平均数的95%可信区间。在流行全程预测方面,灰色模型对日累计病例数的预测误差中位数最小,为0.16%;γ曲线和时间序列对日发病数的预测误差中位数较小,分别为0.27%和3.09%。结论时间序列、γ分布和灰色动态GM(1,1)模型对香港SARS流行的短期预测效果较好。