运用时间序列模型对流行性腮腺炎流行趋势的预测

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ＭｅｔｈｏｄｓＴｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎａｌｙｓｉｓｗａｓｕｓｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｍｏｎｔｈｌｙｉｎｃｉｄｅｎｃｅｏｆｍｕｍｐｓｆｒｏｍ２００５ｔｏ２０１２ｙｅａｒｉｎＣｈａｎｇｐｉｎｇｄｉｓｔｉｃｒｔ，ａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｍｏｄｅｌｓｗｅｒｅｅｓｔｂｌａｉｓｈｅｄ．Ｔｈｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｍｏｄｅｌｓｗｅｒｅｅｓｔｉｍａｔｅｄ，ｅｖａｌｕａｔｅｄ，ｔｈｅｎｔｈｅｂｅｓｔｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｍｏｄｅｌｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．ＲｅｓｕｌｔｓＴｈｅｉｎｃｉｄｅｎｃｅｏｆｍｕｍｐｓｗａｓｓｅａｓｏｎｌｌａｙｌｆｕｃｔｕａｎｔｉｎｇａｎｄｈａｄａｖａｉｒａｔｉｏｎ
昌平区
的预防监测措施提供决策依据。方法
行分析并建立预测模型，对建立的预测模型进行参数估计、模型诊断、模型评价，选择最优预测模型。结果
２００５ — ２０１２年流行性腮腺炎的发病呈周期性波动，并呈季节性变化。建立的ＡＲＩＭＡ模型的拟合精度和预测效果较为理想。结论ＡＲＩＭＡ模型能较好的模拟昌平区流行性腮腺炎的发病趋势，可用于流行性腮腺炎的短期预测和动
ＯＩｍｕｍＤｓ
ＷＡＮＧＴａｏ，ＹＵＡＮＸｉｎ－ｈａｉ，ＹＡＮＧＪｕｎ－ｙｉｎｇ，ＷＡＮＧＨａｉ — ｈｏｎｇ，ＺＨＡＮＧＬｉ－ｗｅｎ，ＺＨＵＺｏｎｇ－ｌｏｎｇ
（ＣｈａｎｇｐｉｎｇｄｉｓｔｒｉｃｔＣＤＣｏｆＢｅ￣ｉｉｎｇ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０２２００，Ｃｈｉｎａ）
热带医学杂志２０１４年１２月第１４卷第ｌ２期
ＪＴｒｏｐＭｅｄ，Ｄｅｃ．２０１４，Ｖｏ１．１４，Ｎｏ．１２
・
疾病预防控制论著・
运用时间序列模型对流行性腮腺炎流行趋势的预测
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＯｂｊｅｃｉｔｖｅＴｏｄｙｎａｍｉｃｓｔｕｄｙｔｈｅｉｎｃｉｄｅｎｃｅｔｒｅｎｄｓｏｆｍｕｍｐｓｂｙｔｉｍｅｓｅｉｒｅｓ，ｔｈｅｍｏｒｅｒｅａｓｏｎａｂｌｅｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ
态分析。关键词：ＡＲＩＭＡ模型；时间序列：流行性腮腺炎
中图分类号：Ｒ５１２．１文献标识码：Ｂ文章编号：１６７２－３６１９（２０１４）１２．１６１７．０４
Ａｐｐｌｉｃｏｄｅｌｏｎｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｉｎｔｈｅｉｎｃｉｄｅｎｃｅｔｒｅｎｄｓ
王涛，苑新海，杨俊英，王海红，张丽文，朱宗龙
（北京市昌平区疾病预防控制中心，北京１０２２００）摘要：目的利用时间序列分析方法动态研究流行性腮腺炎发病趋势，探讨合理的预测模型，为制定流行性腮腺炎应用时间序列分析方法对昌平区２００５ — ２０１２年流行性腮腺炎月发病数据进
ｍｏｄｅｌｗｉｌｌｂｅｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄａｎｄｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ，ｗｈｉｃｈｗｉｌｌｏｆｅｒｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇ￣ｕｎｄａｔｉｏｎｔｏｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ．
ｔｅｎｄｅｎｃｙｆｒｏｍ２００５ｔｏ２０１２ｙｅａｒｉｎＣｈａｎｇｐｉｎｇｄｉｓｔｒｉｃｔ．ＴｈｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄＡＲＩＭＡｍｏｄｅｌｓａｒｅｇｏｏｄｉｎｉｆｔｔｉｎｇｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｅｆｅｃｔ．ＣｏｎｃｌｕｓｉｏｎＴｈｅＡＲＩＭＡｍｏｄｅｌｃａｎｓｉｍｕｌａｔｅｔｈｅｉｎｃｉｄｅｎｃｅｗｅｎｄｓｏｆｍｕｍｐｓ，ｉｔｃａｎｂｅｕｓｅｄｔｏｍａｋｅ