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ARIMA模型在发病率预测中的应用 被引量：51
1
作者 丁守銮 康家琦 王洁贞 《中国医院统计》 2003年第1期23-26,共4页
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... 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 2 3 0 ,AIC =3 0 9.5 2 3 ,BIC =3 11.78。对模型进行白噪声残差分析 ,χ2 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 。 展开更多
关键词 arima模型 时间序列 发病率 肾综合征出血热 预测方法
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ARIMA模型在合肥市疟疾发病预测中的应用 被引量：19
2
作者 樊雯婧 陆群 +4 位作者 邹立巍 仰凤桃 王波 武松 翟金霞 《安徽医科大学学报》 CAS 北大核心 2013年第3期252-256,共5页
目的探讨自回归求和移动平均(ARIMA)模型预测合肥市疟疾发病率的可行性,并预测疟疾月发病趋势。方法应用SPSS 13.0软件对合肥市疟疾逐月发病率建立ARI-MA模型,利用2011年疟疾月发病率对模型参数进行校正从而预测2012年疟疾月发病率。结... 目的探讨自回归求和移动平均(ARIMA)模型预测合肥市疟疾发病率的可行性,并预测疟疾月发病趋势。方法应用SPSS 13.0软件对合肥市疟疾逐月发病率建立ARI-MA模型,利用2011年疟疾月发病率对模型参数进行校正从而预测2012年疟疾月发病率。结果模型ARIMA(1,1,1)(1,1,0)12是合肥市疟疾拟合的最佳模型,预测值与实际值基本吻合,且实际值均在预测值95%可信区间范围内,其外推预测的平均相对误差为2.57%。结论用时间序列模型对疟疾发病情况的拟合结果满意,预测效果良好,可用于预测未来疟疾的变动趋势,为疟疾预防控制措施的制定提供重要依据。 展开更多
关键词 arima模型 时间序列分析 疟疾 预测 发病率
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ARIMA模型预测职业性噪声聋发病趋势 被引量：18
3
作者 李旭东 瞿红鹰 +5 位作者 胡世杰 余宏伟 温贤忠 杨爱初 戚亚洲 陈琳 《中国职业医学》 CAS 北大核心 2018年第2期164-167,共4页
目的探讨自回归积分滑动平均模型(ARIMA模型)在职业性噪声聋(ONID)发病趋势预测中的应用价值。方法以广东省2006—2015年新发ONID病例数建立ARIMA模型,对之进行验证,并采用该模型预测2016—2020年新发ONID的发病趋势。结果广东省2006—2... 目的探讨自回归积分滑动平均模型(ARIMA模型)在职业性噪声聋(ONID)发病趋势预测中的应用价值。方法以广东省2006—2015年新发ONID病例数建立ARIMA模型,对之进行验证,并采用该模型预测2016—2020年新发ONID的发病趋势。结果广东省2006—2015年新发ONID病例数呈指数式增长趋势。采用2006—2015年新发ONID病例数拟合的最优模型为ARIMA(2,2,2)模型,可较好拟合2008—2015年的新发ONID病例数。根据ARIMA(2,2,2)模型预测,2016—2020年广东省年新发ONID仍呈快速增长趋势。结论基于时间序列的ARIMA模型可较好地拟合ONID发病的时间变化趋势,可用于ONID的发病趋势预测。 展开更多
关键词 噪声聋 职业病 arima模型 时间序列 预测 发病趋势
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广东省职业性尘肺病ARIMA模型预测 被引量：4
4
作者 韩宇浩 吴茜 +6 位作者 彭金碧 王雨浩 荆茹 杨道宇 顾倚岑 全宁斌 李旭东 《中国职业医学》 CAS 北大核心 2023年第2期150-154,共5页
目的验证自回归积分滑动平均(ARIMA)模型在预测职业性尘肺病(以下简称“尘肺病”)发病数据中的准确性,预测广东省未来5年的尘肺病发病例数。方法开展广东省尘肺病患者随访调查,收集广东省1956—2021年报告的新发尘肺病患者资料,以1956—... 目的验证自回归积分滑动平均(ARIMA)模型在预测职业性尘肺病(以下简称“尘肺病”)发病数据中的准确性,预测广东省未来5年的尘肺病发病例数。方法开展广东省尘肺病患者随访调查,收集广东省1956—2021年报告的新发尘肺病患者资料,以1956—2016年的尘肺病数据作为训练集,建立ARIMA模型。将2017—2021年的尘肺病数据作为预测集,评价ARIMA模型的预测效果,预测广东省未来5年的尘肺病发病例数。结果经过模型识别和定阶后得到ARIMA(1,1,2)模型。采用模型对预测集进行预测,其预测效果良好;2021年预测值与实际值分别为213和210例,两者仅相差3例。采用该模型预测广东省2022—2026的新发尘肺病病例数分别为214、204、202、194和191例,发病情况呈现低位流行态势。结论ARIMA模型在长时间与大样本的尘肺病例发病数据的应用中预测准确性较高。ARIMA(1,1,2)模型的预测结果显示本省未来5年尘肺病的发病例数在200例左右,呈现低位流行的态势。 展开更多
关键词 尘肺病 arima模型 时间序列 发病趋势 预测
原文传递
不同时间序列分析方法在高血压发病率预测中的比较 被引量：6
5
作者 马亮亮 田富鹏 《中国老年学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2010年第13期1777-1780,共4页
目的比较时间序列分析中指数平滑法、移动平均法、自回归分析及求和自回归滑动平均法(ARIMA)在海西州地区2001年1月至2007年12月高血压发病率预测中的优劣。方法用时间序列分析各方法建模预测,比较各方法的误差平方和、赤池信息量、施... 目的比较时间序列分析中指数平滑法、移动平均法、自回归分析及求和自回归滑动平均法(ARIMA)在海西州地区2001年1月至2007年12月高血压发病率预测中的优劣。方法用时间序列分析各方法建模预测,比较各方法的误差平方和、赤池信息量、施瓦茨信息量、拟合优度和拟合效果,确定最佳预测方法。结果指数平滑法、移动平滑法、自回归分析法及求和自回归滑动平均法中,ARIMA模型的误差平方和、赤池信息量、施瓦茨信息量最小,拟合优度最大,拟合效果最好。结论海西州地区2001年1月至2007年12月的高血压发病率预测中,时间序列诸分析方法中求和自回归滑动平均法预测效果最好。 展开更多
关键词 arima模型 预测 时间序列分析 高血压 发病率
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基于ARIMA模型的麻疹发病率预测预警研究
6
作者 陈丽萍 王小万 李建 《职业与健康》 CAS 2018年第9期1203-1207,共5页
目的探讨时间序列自回归移动求和平均模型在时间序列资料建模和预测中的应用,建立全国麻疹发病率的预测模型,为麻疹的预防控制提供理论依据。方法利用1950—2012年麻疹发病率建立时间序列模型,利用2013一2014年数据验证预测模型的合理性... 目的探讨时间序列自回归移动求和平均模型在时间序列资料建模和预测中的应用,建立全国麻疹发病率的预测模型,为麻疹的预防控制提供理论依据。方法利用1950—2012年麻疹发病率建立时间序列模型,利用2013一2014年数据验证预测模型的合理性,对2015—2017年麻疹发病率进行预测。结果单位根检验结果表明,经对数变换后二阶差分数据ADF_T小于其他不同检验水平的临界值(P<0.001),数据平稳;根据最大似然估计建立ARIMA(0,2,1)模型;模型残差满足白噪声过程,模型拟合较好;对2015—2017年麻疹发病率的预测值分别为1.33/10万,5.36/10万,2.17/10万。结论 ARIMA能较好的拟合全国麻疹发病率的变动趋势,并能对短期内麻疹发病率进行较高精度的预测,根据预测结果,我国麻疹发病率在2017年出现下降的拐点。 展开更多
关键词 arima模型 时间序列 预测 麻疹 发病率
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