文献知网节
  • 记笔记
摘要:目的探讨乘积季节自回归求和滑动平均模型(integrated autore-gressive moving average model,ARIMA)在荆州市乙肝发病预测中的应用,为乙肝预防控制提供参考。方法利用2004-2015年乙肝网络监测数据对荆州市乙肝发病率数据构建乘积季节ARIMA模型,同时利用2016年实际发病率与模型拟合数据进行比较,评价模型的预测性能,并预测荆州市2017年的乙肝发病率。结果荆州市乙肝发病率预测最优模型为ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12模型,利用2016年拟合值与实际乙肝发病率比较,相对误差介于1.33%~27.80%之间,平均相对误差10.23%,提示ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12模型具有较佳的预测能力。预测2017年荆州市乙肝疫情与2016年基本一致,发病整体平稳。结论 ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12模型可用于荆州市乙肝发病率的预测,对乙肝预防控制产生积极的指导作用。
  • 专辑:

    医药卫生

  • 专题:

    感染性疾病及传染病; 消化系统疾病

  • 分类号:

    R512.62

  • 手机阅读
    即刻使用手机阅读
    第一步

    扫描二维码下载

    "移动知网-全球学术快报"客户端

    第二步

    打开“全球学术快报”

    点击首页左上角的扫描图标

    第三步

    扫描二维码

    手机同步阅读本篇文献

  • HTML阅读
  • CAJ下载
  • PDF下载

下载手机APP用APP扫此码同步阅读该篇文章

下载:100 页码:640-643 页数:4 大小:332K

相关文献推荐
  • 相似文献
  • 读者推荐
  • 相关基金文献
  • 关联作者