ARIMA模型在预测我国乙肝月报告发病数中的应用

(整期优先)网络出版时间:2018-03-13
/ 1
目的建立适合预测我国乙肝月报告发病人数的自回归移动平均(autoregressiveintegratedmovingaverage,ARIMA)模型。方法收集2010年3月2017年8月我国乙肝月报告发病人数据资料,用Excel2010建立数据库,用R3.3.3软件进行模型构建。其中2010年3月2017年3月数据用于模型建立,2017年48月数据用于模型检验。结果我国乙肝月报告发病数整体呈现下降趋势并于每年2月达到最低值,于3月份迅速上升到高峰值,具有明显季节性和周期性。建立ARIMA(2,1,1)(1,1,1)12模型对我国乙肝月报告发病数进行预测,该模型预测的绝对误差平均值为2628.55,相对误差最大值为6.16%,最小值为1.29%,平均值为2.61%。结论基于本研究数据,ARIMA(2,1,1)(1,1,1)12模型能较好地拟合我国乙肝的月报告发病人数,可用于预测。