检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:廉丽华[1] 张志兰[1] 侯晓艳[1] 金红梅[1] 凌剑[1]
机构地区:[1]南通市疾病预防控制中心,江苏南通226007
出 处:《南京医科大学学报(自然科学版)》2014年第11期1618-1620,共3页Journal of Nanjing Medical University(Natural Sciences)
摘 要:目的 :探讨时间序列分析中的求和自回归移动平均模型(autoreg ressive integrated moving average,ARIMA)乘积季节模型在南通市流行性腮腺炎疫情预测预警中的应用。方法:收集"中国疾病预防控制系统"中2004年1月~2013年11月流行性腮腺炎的月发病监测数据,建立时间序列数据库,对每月腮腺炎的发病人数进行ARIMA模型拟合,利用模型对2004年1月~2013年11月的数据进行回代预测,并对2013年12月~2014年6月各月的流行性腮腺炎的发病情况进行前瞻性预测。结果 :构建流行性腮腺炎的ARIMA(0,1,2)(1,1,0)12模型为(1-B)(1+0.51B12)caset=(1-0.24B-0.29B^2)(1-B^12)εt,其中B代表后移算子,caset代表年腮腺炎发病数,εt为随机误差。回代预测的实际值和预测值基本相符,均在95%可信区间内。前瞻性预测结果符合流行性腮腺炎的流行特征。结论:该模型能较好模拟并预测腮腺炎的发病情况,流行性腮腺炎发病数有增加趋势,应进一步分析本地腮腺炎的流行特征及其免疫策略。
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.118