ARMA模型用于预测病毒性甲型肝炎发病趋势

目的 探讨应用时间序列ARMA模型对甲肝发病趋势进行预测的可行性,为预防和控制甲肝提供依据.方法 采用SPSS 13.0对中山市2004-2009年的甲肝月发病人数资料建立ARMA模型,并对2010年上半年数据进行2步递推预测,通过对拟合残差的白噪声检验评价模型的拟合效果,采用绝对误差百分比、均方根误差评价预测效果.结果 AR (1)是拟合中山市2004-2009年甲肝逐月发病数较为合适的模型,模型为yt=5.137+0.435yt-1+at,其AR1系数为0.435(t =4.026,P＜0.001);模型拟合残差的自相关系数和偏相关系数在不同时刻均无统计学意义,Ljung-Box Q统计量差异无统计学意义(Q=6.609,P=0.636),残差检验符合白噪声,模型拟合效果良好;绝对误差百分比和均方根误差分别为0.029和0.856,预测效果良好.结论 AR (1)模型能较好的模拟中山市甲肝发病情况,且能较好地预测未来短期内的发病趋势.