目的建立郑州市近年肺结核月发病的ARIMA乘积季节模型(SARIMA)并进行预测,探讨该模型在郑州市肺结核早期预测预警中的可行性。方法以郑州市2011-2018年肺结核月发病数为基础,建立适合郑州市肺结核ARIMA乘积季节模型,利用R语言的auto.ari...目的建立郑州市近年肺结核月发病的ARIMA乘积季节模型(SARIMA)并进行预测,探讨该模型在郑州市肺结核早期预测预警中的可行性。方法以郑州市2011-2018年肺结核月发病数为基础,建立适合郑州市肺结核ARIMA乘积季节模型,利用R语言的auto.arima()代码自动得到最优模型后对2019年肺结核发病数进行预测。结果构建的郑州市肺结核月发病预测模型为ARIMA(2,0,0)(0,1,1)12,模型参数均有统计学意义(P<0.05),模型拟合优度AIC=78.45,BIC=94.04,残差序列为白噪声(Ljung-Box test Q=17.285,P=0.3674),2019年1-12月实际值与拟合值的动态趋势高度吻合。结论本研究建立的ARIMA(2,0,0)(0,1,1)_(12)可用于郑州市肺结核月发病的早期预测。展开更多
文摘目的建立郑州市近年肺结核月发病的ARIMA乘积季节模型(SARIMA)并进行预测,探讨该模型在郑州市肺结核早期预测预警中的可行性。方法以郑州市2011-2018年肺结核月发病数为基础,建立适合郑州市肺结核ARIMA乘积季节模型,利用R语言的auto.arima()代码自动得到最优模型后对2019年肺结核发病数进行预测。结果构建的郑州市肺结核月发病预测模型为ARIMA(2,0,0)(0,1,1)12,模型参数均有统计学意义(P<0.05),模型拟合优度AIC=78.45,BIC=94.04,残差序列为白噪声(Ljung-Box test Q=17.285,P=0.3674),2019年1-12月实际值与拟合值的动态趋势高度吻合。结论本研究建立的ARIMA(2,0,0)(0,1,1)_(12)可用于郑州市肺结核月发病的早期预测。
