换一批疏系数ARIMA模型预测江西省肺结核发病趋势
Application of Sparse coefficient ARIMA model in predicting incidence trend of tuberculosis in JiangXi province
摘要目的 探讨疏系数求和自回归移动平均(ARIMA)模型预测结核病发病率的可行性,为制定有针对性的防制政策提供科学依据.方法 根据江西省2005年1月～2013年12月结核病监测发病资料进行疏系数ARIMA预测模型的建立,选择2014和2015年肺结核发病资料评价预测效果.结果 江西省2005年1月～2013年12月肺结核的发病率呈现以年为周期的季节效应,并且出现长期递减的趋势;拟合疏系数ARIMA(0,(1,12),(2,3))模型可以较好地诠释肺结核历史发病数据,且对2014和2015年肺结核的月发病率预测情况与实际情况基本相近.结论 疏系数ARIMA模型能有效阐明江西省肺结核的发病时间规律和预测发病趋势.
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