目的建立季节性自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA),并对秦皇岛市手足口病的发病率进行预测及效果评估,为今后手足口病防控措施的制定提供科学依据。方法通过"中国疾病预防控制信息系统&qu...目的建立季节性自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA),并对秦皇岛市手足口病的发病率进行预测及效果评估,为今后手足口病防控措施的制定提供科学依据。方法通过"中国疾病预防控制信息系统"导出2009—2018年秦皇岛市手足口病确诊病例和临床诊断病例。利用SPSS 23.0软件对2009—2018年秦皇岛市手足口病发病率进行逐月统计,采用季节性ARIMA模型进行建模拟合及预测分析。结果秦皇岛市2009—2018年各月均有手足口病病例报告,且发病呈明显的季节性分布特征,病例主要集中在6—8月,7月为发病高峰,个别年份在10月或11月病例数略有上升,且具有每隔1~2年发病强度增强的周期性。选用季节性ARIMA模型对手足口病发病进行预测,以ARIMA(2,0,0)(0,1,1);模型最优,2019年各月手足口病发病率实际值均在预测值的95%CI范围内。结论季节性ARIMA模型能较好地拟合手足口病发病率变化趋势,可用于手足口病发病的预测预警,为手足口病防控工作提供依据。展开更多
目的探讨自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)乘积季节模型在水相关疾病发病率发病趋势预测中的应用,对兰州市水相关疾病发病情况进行预测。方法收集2006年1月—2014年12月水相关疾病发病率数据...目的探讨自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)乘积季节模型在水相关疾病发病率发病趋势预测中的应用,对兰州市水相关疾病发病情况进行预测。方法收集2006年1月—2014年12月水相关疾病发病率数据,利用R软件构建ARIMA乘积季节模型,利用2015—2017年实际发病率与模型拟合数据比较,评价模型的预测性能,并预测2015—2017年水相关疾病的发病率。结果在水相关疾病预测中建立ARIMA(2,0,1)×(2,0,0)_(12)乘积季节模型,Ljung-Box检验差异无统计学意义(Q=18.64,P=0.824),2015年—2017年兰州市常见水相关疾病实际发病率均在预测结果95%可信区间内,平均预测相对误差为5%。结论 ARIMA乘积季节模型可以较好的预测兰州市水相关疾病发病率的变化趋势,能够运用于水相关疾病发病趋势的预测及预警,为防控措施的制定提供参考。展开更多