2005～2013年北京地区肺结核病时间流行特征及预测

目的分析2005~2013年北京地区肺结核发病数的时间流行特征,预测发病人数,为肺结核病的防控提供参考。方法利用时间序列模型对2005~2013年北京地区结核病发病数的数据进行趋势分析,并对数据的平稳性进行检验,对处理后的数据构建自回归移动平均（autoregressive moving average,ARMA）模型,并预测未来发病数据。结果 ARMA（4,0）模型Bayesian信息标准（bayesian information criterions,BIC）值最小,模型最优。经过对2013年7~12月肺结核发病数的预测效果很好,平均预测误差为34.76%,在接受范围内。结论在肺结核病发病数的近期预测时,采用时间序列的ARMA模型预测,能有效的预测发病数并指导有关部门制定肺结核病的防控措施。