时间序列分析法在细菌性痢疾发病率预测中的应用

被引：4

作者：

郑磊 ^{[1
]}

刘德坚 ^{[1
]}

许贤 ^{[2
]}

机构：

[1] 广东省深圳市宝安区沙井预防保健所

[2] 深圳市福田区第二人民医院

来源：

职业与健康 | 2013年 / 29卷 / 02期

关键词：

ARIMA模型; 细菌性痢疾; 预测;

D O I：

10.13329/j.cnki.zyyjk.2013.02.048

中图分类号：

R516.4 [细菌性痢疾];

学科分类号：

100401 ;

摘要：

目的探讨自动回归移动平均模型(ARIMA)在细菌性痢疾发病率预测中的应用,为制定细菌性痢疾预防控制策略提供科学数据。方法利用深圳沙井街道2006年1月—2011年6月的的细菌性痢疾月发病率数据建立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。结果通过比较筛选,ARIMA(1,1,1)模型预测效果较好,2011年7—12月的月发病率预测值分别2.28/10万、1.83/10万、2.61/10万、1.62/10万、0.83/10万、0.67/10万,且实际值均在预测值的95%可信区间内,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细菌性痢疾发病率的变动趋势,可为细菌性痢疾制定预防控制策略提供科学的数据。

引用

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页数：3

共 9 条

[1] 模糊时间序列分析在肾综合征出血热发病率预测的应用初探 [J].