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| 1 | 长沙市流感样病例发病趋势的时间序列分析和预测模型研究显示文摘目的 利用自回归滑动平均混合(ARIMA)模型预测长沙市流感样病例(ILI)的发病趋势. 方法 收集长沙市2006年第1周-2013年第10周由流感监测哨点医院每日报告的流感样病例监测资料,进行时间序列分析并建立预测模型,使用前364周资料建立模型,后10周资料评估模型预测效果. 结果 流感样病例监测资料构建ARIMA(1,0,0)模型,回归系数差异有统计学意义(P<0.05).白噪声残差分析显示序列自相关函数的Box-Ljung统计量最小值为20.155(P>0.05),残差为随机性误差.1-364周资料所建立模型ARIMA(1,0,0)预测效果良好,实际值均在预测值的95%可信区间(95% CI)内,符合率达100%.2013第11-16周长沙市ILI%预测值分别为2.28%(95%CI:0.00%~6.21%)、2.31%(95% CI:0.00% ~6.26%)、2.33% (95%CI:0.00% ~6.30%)、2.35% (95% CI:0.00% ~6.33%)、2.36% (95% CI:0.00% ~6.35%)、2.38% (95%CI:0.00%~6.37%). 结论 ARIMA模型能较好模拟长沙市流感样病例的发病趋势. | 陈发明 刘如春 陈田木 谢知 胡伟红 李亚曼 李叶兰 | 2013 | 实用预防医学2013，20，9： | 13 |
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