摘要
目的:应用自回归移动平均模型预测全国流行性腮腺炎月发病数。方法:运用Eviews 8.0软件对2013年10月至2018年10月的腮腺炎发病数构建乘积季节ARIMA模型,以2018年11月至2019年10月的数据作为检验样本,对模型的预测效果进行检验,再用所建模型预测2019年11月至2020年10月的全国腮腺炎月发病数。结果:通过对序列的平稳化、模型的识别、建立和诊断,建立ARIMA(3,1,2)×(1,1,1)12模型,该模型拟合效果显示,调整的R^2为0.905,AIC值为-3.920,预测值与实际值的平均绝对误差为-561例,平均相对误差为4.59%。结论:ARIMA(3,1,2)×(1,1,1)12模型能较好地拟合全国腮腺炎月发病数的变化趋势,可用于我国腮腺炎的短期预测和动态分析。
作者
惠石生
马莹
尚成英
杜瑞
Hui Shisheng;Ma Ying;Shang Chengying;Du Rui
出处
《甘肃科技纵横》
2020年第6期72-76,共5页
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