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基于ARIMA模型的2010-2020年云南省HIV/AIDS发病率预测分析
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作者 陈雪梅 《现代医药卫生》 2025年第1期11-17,共7页
目的构建自回归移动平均(ARIMA)模型,以预测该地区的人类免疫缺陷病毒/获得性免疫缺陷综合征(HIV/AIDS)发病率,并对模型的预测效能进行评估。方法对云南省2010年1月至2020年12月HIV/AIDS的月发病率数据建立ARIMA模型。通过比较分析,选择... 目的构建自回归移动平均(ARIMA)模型,以预测该地区的人类免疫缺陷病毒/获得性免疫缺陷综合征(HIV/AIDS)发病率,并对模型的预测效能进行评估。方法对云南省2010年1月至2020年12月HIV/AIDS的月发病率数据建立ARIMA模型。通过比较分析,选择AIDS和HIV发病率的最优拟合模型,并对2020年全年的月发病率进行了预测,分析模型预测的准确度。结果在2010-2020年,云南省的AIDS发病率保持稳定,而HIV发病率则呈逐年下降趋势。经平稳化处理、单位根检验(ADF)和模型筛选,确定ARIMA(2,0,2)(1,0,2)[12]为AIDS发病率的最优拟合模型,ARIMA(2,1,1)(2,1,0)[12]为HIV发病率的最优拟合模型,模型拟合优度检验显示R 2分别为0.668和0.737,Ljung-Box统计量分别为12.97(P>0.05)和14.89(P>0.05),贝叶斯信息准则(BIC)值分别为-3.07和-3.08,平均绝对百分比误差(MAPE)分别为16.41和11.29。模型残差的自相关函数图(ACF)和偏自相关函数图(PACF)均在95%CI范围内,模型曲线的预测值与实际值的趋势一致,预测值与实际值接近。结论ARIMA模型对AIDS和HIV发病率的预测效果良好,该模型可作为短期预测和分析的有效工具,为相关部门及时采取有效的HIV/AIDS防控措施提供科学的决策支持。 展开更多
关键词 人类免疫缺陷病毒/获得性免疫缺陷综合征 自回归移动平均模型 时间序列分析 疾病预测 发病率
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