ARIMA模型在我国法定传染病报告数中的应用

目的 利用自回归移动平均乘积季节（ARIMA）模型建立适合我国法定传染病月报告发病数的预测模型，借此预测我国法定传染病的变化趋势。方法 利用R软件对2009年5月至2016年7月我国法定传染病月报告发病数据建立ARIMA模型，用2016年8月至2017年1月实际值与预测值进行比较，从而评价模型的预测性能。结果 我国法定传染病月报告发病数具有明显的季节性，且报告在每年2月出现最低峰，6月呈现最高峰；建立ARIMA （4，1，0）（1，1，1）12模型对我国法定传染病发病数进行预测，模型预测的最大相对误差为9.78%，最小为2.21%，平均值为5.39%。结论 ARIMA （4，1，0）（1，1，1）12乘积季节模型较好的拟合了我国法定传染病月报告发病数，可用于预测