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自回归移动平均乘积季节模型文献资料
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自回归移动平均乘积季节模型在甲型肝炎发病数中的应用
目的 建立自回归移动平均(ARIMA)乘积季节模型,利用该模型预测并分析全国甲型肝炎发病情况,为全国甲型肝炎疫情防控提供决策依据.方法 利用中国疾病预防控制中心2011年1月～2016年12月全国甲型肝炎月报告数据,建立甲型肝炎ARIMA乘积季节预测模型,并用2017年1～12月发病数评估模型的预测效果.结果 非季节和季节移动平均的参数分别是0.282、0.530,赤池信息量准则(AIC)=815.710,许瓦玆贝叶斯准则(SBC)=819.865,优模型显著性检验结果显示P均<0.05,模型残差白噪声检验的6、12、18、24阶的χ2值分别为6.83、12.38、15.12和18.28,差异无统计学意义(P均>0.05),据此建立ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12模型,模型表达式为??12xt=(1-0.282B)(1-0.530B12)εt,以此开展甲型肝炎发病数预测.结论 ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12乘积季节模型能够较好地拟合甲型肝炎发病趋势,可用于全国甲型肝炎发病预测,为全国甲型肝炎疫情防控提供一定的科学依据.
关键词： 甲型肝炎 自回归移动平均乘积季节模型 时间序列 预测
