ARIMA模型在浙江省2007—2017年其它感染性腹泻发病情况预测中的应用

目的:探讨应用差分整合移动平均自回归模型（autoregressive integrated moving average，ARIMA）分析预测2007—2017年浙江省其它感染性腹泻发病情况。方法:利用国家人口与健康科学数据中心公共卫生科学数据中心提供的浙江省2007—2016年各月其它感染性腹泻发病人数的数据，用SPSS 25.0软件构建时间序列分析ARIMA模型，预测2017年每月的发病人数，并用该中心提供的实际值对模型进行评估。结果:对基于2007—2016年其它感染性腹泻发病情况建立的ARIMA模型进行训练和序列验证，再通过建立Box-Ljung检验和BIC检验，最终确定ARIMA（0，1，2）（0，1，0） 12为非平稳时间序列最优模型，2017年的预测值与2017年实际数据对比，准确性较高。 结论:ARIMA（0，1，2）（0，1，0） 12模型对浙江省其它感染性腹泻流行的预测效果较好，预测结果将为其它感染性腹泻的监测和预防提供理论支撑。