ARIMA乘积季节模型在布鲁菌病发病预测中的应用  

作　　者：黄文利[1] 周爽[1] 周春碚[1] 

机构地区：[1]重庆市疾病预防控制中心,重庆400042

出　　处：《中国地方病防治》2022年第4期295-296,共2页Chinese Journal of Control of Endemic Diseases

摘　　要：目的 采用自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型预测重庆市布鲁菌病(简称布病)发病数。方法 应用R软件对重庆市2015年1月至2021年12月布病报告病例数进行ARIMA模型建模拟合,选择确定最优模型,并对2022至2023年重庆市布病报告发病数进行预测。结果 重庆市布病报告病例数比较平稳,布病发病具有明显的季节分布特征,ARIMA(1,0,0)×(1,0,0)_(12)模型很好地拟合了时间序列,模型的赤池信息量准则(AIC)和许瓦兹贝叶斯准则(BIC)均最小,分别为407.72和417.44。利用该模型预测重庆市2022至2023年布病病例数分别为50例和48例,发病高峰仍在5至8月。结论 采用ARIMA乘积季节模型对重庆市布病发病数拟合较好,短期预测结果理想。与2021年相比,预测2022至2023年布病报告发病数略微减少。

关 键 词：布鲁菌病 自回归求和移动平均乘积季节模型 预测 

分 类 号：R516.7[医药卫生—内科学]