【摘要】：目的:選擇最優(yōu)時間序列模型進行重慶市痛風月發(fā)病趨勢預測。方法:回顧性收集重慶市某三甲醫(yī)院2011年1月至2014年12月痛風月發(fā)病數據,并采用指數平滑法、ARIMA(p,d,q)模型、GM(1,1)模型和Markov模型對其發(fā)病趨勢進行擬合,根據平均百分絕對誤差的大小判斷模型優(yōu)劣,選擇最優(yōu)時間序列模型進行痛風月發(fā)病趨勢預測。結果:2012年9月后痛風月發(fā)病人數激增,并呈現一定的周期性。但就整個觀察期而言,序列波動明顯,周期性不明顯。4種時間序列模型分析結果顯示:實際發(fā)病數在各模型預測值95%的可信范圍內波動,但不同模型預測結果均存在一定程度偏離。通過計算可知:ARIMA(1,1,0)、GM(1,1)和指數平滑法的平均百分絕對誤差分別為24.72、109.21和24.95。因此GM(1,1)模型預測效果偏離最大,指數平滑法次之,ARIMA(1,1,0)模型擬合效果最貼近實際。結論:GM(1,1)模型擬合效果最差,ARIMA(1,1,0)模型擬合效果最好,建議用ARIMA(1,1,0)模型進行未來痛風發(fā)病預測。
【作者單位】： 重慶醫(yī)科大學公共衛(wèi)生與管理學院衛(wèi)生統(tǒng)計與信息管理教研室;
【基金】：國際合作資助項目(美國杜克大學全國健康研究中心,編號:x7383)
【分類號】：R589.7

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