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基于ARIMA乘积季节模型和Holt-Winters季节模型的梅毒月发病率预测
被引量：
21
1
作者
马晓梅
史鲁斌
+5 位作者
其木格
闫国立
施学忠
孙春阳
徐学琴
赵倩倩
《郑州大学学报（医学版）》
CAS
北大核心
2018年第1期79-84,共6页
目的:探讨ARIMA乘积季节模型和Holt-Winters季节模型在我国梅毒月发病率预测中的应用价值。方法:以2005年1月至2015年12月梅毒月发病率数据为基础,运用SPSS 22.0和Eviews 8.0分别建立ARIMA乘积季节模型和Holt-Winters季节模型,采用2016...
目的:探讨ARIMA乘积季节模型和Holt-Winters季节模型在我国梅毒月发病率预测中的应用价值。方法:以2005年1月至2015年12月梅毒月发病率数据为基础,运用SPSS 22.0和Eviews 8.0分别建立ARIMA乘积季节模型和Holt-Winters季节模型,采用2016年1至6月的实际数据验证模型,评价指标是预测误差和平均绝对误差(MAE)。选择精度较高模型预测2016年7至12月梅毒月发病率。结果:MAE的比较结果表明ARIMA乘积季节模型预测精度优于Holt-Winters季节模型,最优模型是ARIMA(1,1,1)×(0,1,1)12,模型口径为:(1-B)(1-B12)(1+0.374B)xt=(1+0.740B)(1+0.775B12)εt,2016年7至12月梅毒月发病率的预测结果(1/10万)分别为3.107、2.989、2.879、2.658、2.631、2.644。结论:ARIMA乘积季节模型具有较高的预测精度,可较好地拟合全国梅毒月发病率的演变趋势。
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关键词
梅毒
ARIMA
Holt-Winters
月发病率
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职称材料
基于ARIMA模型预测梅毒月发病率的价值
被引量：
9
2
作者
马晓梅
徐学琴
+5 位作者
闫国立
施学忠
刘颖
王瑾瑾
刘晓蕙
裴兰英
《西安交通大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期131-134,152,共5页
目的探讨建立ARIMA模型在梅毒月发病率预测中的应用价值,为梅毒防控工作提供依据。方法运用Eviews8.0软件对2009年1月-2015年12月我国梅毒月发病率数据建立ARIMA模型,利用2016年1月-6月实际数据验证,评价模型精度指标采用均方根误差(roo...
目的探讨建立ARIMA模型在梅毒月发病率预测中的应用价值,为梅毒防控工作提供依据。方法运用Eviews8.0软件对2009年1月-2015年12月我国梅毒月发病率数据建立ARIMA模型,利用2016年1月-6月实际数据验证,评价模型精度指标采用均方根误差(root mean squared error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)、平均相对误差(mean relative error,MRE)。同法外推预测2016年7月-12月全国梅毒月发病率。结果 2009年1月-2016年6月全国梅毒月发病率最优模型是ARIMA(2,1,1)×(0,1,1)_(12),模型表达式为:(1-B)(1-B^(12))(1+0.820B)(1+0.566B^2)x_t^2=(1+0.365B)(1+0.897B^(12))ε_t,R^2=0.832,RMSE=0.181,MAE=0.118,MAPE=5.088。外推2016年7月-12月预测结果分别为3.124、3.008、2.906、2.691、2.714、2.717。结论 ARIMA模型具有较高的预测精度,可较好地拟合我国梅毒月发病率的演变趋势并进行短期预测。
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关键词
梅毒
ARIMA模型
月发病率
预测
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职称材料
题名
基于ARIMA乘积季节模型和Holt-Winters季节模型的梅毒月发病率预测
被引量：
21
1
作者
马晓梅
史鲁斌
其木格
闫国立
施学忠
孙春阳
徐学琴
赵倩倩
机构
河南中医药大学公共卫生与预防学科
河南
省疾病
预防
控制中心免疫规划科
郑州
大学
公共
卫生
学院
卫生
统计学教研室
出处
《郑州大学学报（医学版）》
CAS
北大核心
2018年第1期79-84,共6页
基金
国家“十二·五”科技重大专项(2012ZX10004905)
河南省医学科技攻关计划项目(201303003)
文摘
目的:探讨ARIMA乘积季节模型和Holt-Winters季节模型在我国梅毒月发病率预测中的应用价值。方法:以2005年1月至2015年12月梅毒月发病率数据为基础,运用SPSS 22.0和Eviews 8.0分别建立ARIMA乘积季节模型和Holt-Winters季节模型,采用2016年1至6月的实际数据验证模型,评价指标是预测误差和平均绝对误差(MAE)。选择精度较高模型预测2016年7至12月梅毒月发病率。结果:MAE的比较结果表明ARIMA乘积季节模型预测精度优于Holt-Winters季节模型,最优模型是ARIMA(1,1,1)×(0,1,1)12,模型口径为:(1-B)(1-B12)(1+0.374B)xt=(1+0.740B)(1+0.775B12)εt,2016年7至12月梅毒月发病率的预测结果(1/10万)分别为3.107、2.989、2.879、2.658、2.631、2.644。结论:ARIMA乘积季节模型具有较高的预测精度,可较好地拟合全国梅毒月发病率的演变趋势。
关键词
梅毒
ARIMA
Holt-Winters
月发病率
Keywords
syphilis
ARIMA
the Holt-Winters
the monthly incidence
分类号
R183 [医药卫生—流行病学]
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职称材料
题名
基于ARIMA模型预测梅毒月发病率的价值
被引量：
9
2
作者
马晓梅
徐学琴
闫国立
施学忠
刘颖
王瑾瑾
刘晓蕙
裴兰英
机构
河南中医药大学公共卫生与预防学科
郑州
大学
公共
卫生
学院
卫生
统计学教研室
出处
《西安交通大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期131-134,152,共5页
基金
国家"十二五"科技重大专项(No.2012ZX10004905)
河南省医学科技攻关计划项目(No.201303003)~~
文摘
目的探讨建立ARIMA模型在梅毒月发病率预测中的应用价值,为梅毒防控工作提供依据。方法运用Eviews8.0软件对2009年1月-2015年12月我国梅毒月发病率数据建立ARIMA模型,利用2016年1月-6月实际数据验证,评价模型精度指标采用均方根误差(root mean squared error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)、平均相对误差(mean relative error,MRE)。同法外推预测2016年7月-12月全国梅毒月发病率。结果 2009年1月-2016年6月全国梅毒月发病率最优模型是ARIMA(2,1,1)×(0,1,1)_(12),模型表达式为:(1-B)(1-B^(12))(1+0.820B)(1+0.566B^2)x_t^2=(1+0.365B)(1+0.897B^(12))ε_t,R^2=0.832,RMSE=0.181,MAE=0.118,MAPE=5.088。外推2016年7月-12月预测结果分别为3.124、3.008、2.906、2.691、2.714、2.717。结论 ARIMA模型具有较高的预测精度,可较好地拟合我国梅毒月发病率的演变趋势并进行短期预测。
关键词
梅毒
ARIMA模型
月发病率
预测
Keywords
syphilis
autoregressive integrated moving average model (ARIMA)
monthly incidence
prediction
分类号
R195.1 [医药卫生—卫生统计学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ARIMA乘积季节模型和Holt-Winters季节模型的梅毒月发病率预测
马晓梅
史鲁斌
其木格
闫国立
施学忠
孙春阳
徐学琴
赵倩倩
《郑州大学学报（医学版）》
CAS
北大核心
2018
21
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职称材料
2
基于ARIMA模型预测梅毒月发病率的价值
马晓梅
徐学琴
闫国立
施学忠
刘颖
王瑾瑾
刘晓蕙
裴兰英
《西安交通大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018
9
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