时间序列分析中自回归求和滑动平均模型在食源性疾病预测中的应用  

作　　者：郑姗姗 刘磊 白乌日娜 丰华[1] 齐敬东[1] 刘丽萍[1] 

机构地区：[1]包头市疾病预防控制中心食品安全与营养科,内蒙古包头014010 [2]包头市卫生健康委员会综合保障中心宣传科,内蒙古包头014010

出　　处：《包头医学》2022年第2期12-14,共3页Journal of Baotou Medicine

摘　　要：目的:通过对2017年~2020年包头市食源性疾病发病人数建立自回归滑动平均混合模型(ARIMA),对包头市食源性疾病的发生预测预警,为进一步做好预防控制提供参考。方法:运用SPSS 22.0统计学软件对原始数据进行模型拟合,预测包头市2021年发病人数,根据实际值与预测值差异评价模型的预测效果。结果:包头市食源性疾病发病人数整体呈现上升趋势,发病人数的时间序列为非平稳性时间序列,经转换拆分,通过图形观察和多次验证,确定ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12为最优模型,BIC=9.218,残差序列Ljung-Box Q检验的统计结果λ2=18.348,P=0.304,(P>0.05)差异无统计学意义,证明该模型为残差白噪声。结论:ARIMA季节乘积模型能拟合和预测食源性疾病的发病趋势,具有广泛的适用性。

关 键 词：食源性疾病 时间序列 ARIMA模型 预测 

分 类 号：R15[医药卫生—营养与食品卫生学]