江西省肾综合征出血热发病率ARIMA模型及其趋势预测
Application of autoregressive integrated moving average model in incidencerate prediction of hemorrhagic fever with renal syndrome in Jiangxi province

目的 探讨自回归求和移动平均模型（Auto Regressive Integrated Moving Average, ARIMA）在江西省肾综合征出血热月发病率预测的可行性，为制定出血热防控策略提供依据。方法 基于江西省2006 - 2015年肾综合征出血热（Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome, HFRS）逐月发病率资料建立ARIMA模型，利用2016年各月发病率检验模型预测效果，再以2006 - 2016年HFRS逐月发病率构建模型预测2017年HFRS发病率。结果 本研究构建的ARIMA( 0，0，2)(0，1，1)12模型，拟合结果与实际发病情况基本吻合。各项参数均有统计学意义（P＜0.05），BIC值（Schwarz Bayesian criterion, 贝叶斯信息准则） = - 6.792，Ljung-Box Q = 14.992，P = 0.452，模型残差为白噪声；2016年各月HFRS发病率预测值与实际值动态趋势基本吻合。预测2017年江西省HFRS发病率为1.45/10万。结论 ARIMA模型能很好地模拟江西省HFRS发病率在时间序列上的变动趋势，可用于江西省HFRS发病率的短期预测研究。