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时间序列模型在肺结核发病预测中的应用
文献摘要：
目的 分析2011-2021年苏州市姑苏区肺结核的流行趋势,预测2022年肺结核的发病情况,为当地行政部门制定肺结核防控措施提供依据.方法 采用描述性流行病学方法分析肺结核的流行趋势;使用SPSS软件建立时间序列模型,运用"专家建模器"自动选择最优模型,对2022年发病数进行定量预测.结果 2011-2021年姑苏区肺结核年均报告发病率为14.42/10万,10年间报告发病率下降了 10.91％,年均递减率为0.99％.时间序列分析的建模结果为系统自动选择简单季节性指数平滑模型,拟合优度度量指标为:平稳的R方=0.737,R方=0.062,RMSE=4.596,MAE=3.449,正态化BIC=3.13,模型Ljung-BoxQ检验P＞0.05(P=0.187),表明模型残差序列为白噪声,模型对原始序列信息提取良好;预测2021年的肺结核发病数相对误差为3.31％.运用所得模型预测2022年姑苏区肺结核病例数为162例.结论 姑苏区肺结核发病率有所下降;简单季节性模型拟合较好,可为姑苏区的肺结核防控提供参考.
文献关键词：
肺结核;时间序列;简单季节性模型;预测
中图分类号：
作者姓名：
刘洋;李书贤
作者机构：
姑苏区疾病预防控制中心,江苏苏州215123
文献出处：
引用格式：
[1]刘洋;李书贤-.时间序列模型在肺结核发病预测中的应用)[J].应用预防医学,2022(04):320-323
A类：
BoxQ,简单季节性模型
B类：
时间序列模型,核发,发病预测,苏州市,姑苏区,流行趋势,发病情况,行政部门,描述性流行病学方法,建立时间,最优模型,发病数,定量预测,报告发病率,递减率,时间序列分析,指数平滑模型,拟合优度,度度,度量指标,RMSE,MAE,正态化,BIC,Ljung,残差序列,白噪声,序列信息,信息提取,肺结核病,模型拟合
AB值：
0.275954
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