《表1 2018年武进区1～12月SARIMA模型预测值及95%CI》

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《2007-2017年常州市武进区流行性腮腺炎流行特征及时间序列分析》

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标准的ARIMA模型为ARI-MA（p，d，q）（P，D，Q）s，p、q表示自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的阶，d表示差分的次数，P、Q、D表示季节性自相关函数和偏自相关函数的阶和差分的次数，s表示季节性的周期[5]。数据处理及建模：根据自然对数变换后的月发病数，绘制自相关函数和偏自相关函数图，确定非季节差分阶数d和季节差分阶数D。对变换后的平稳时间序列进行分析，尤其是序列的自相关和偏自相关图，估计模型p、q、P、Q的值，采用极大似然估计对初步估计的模型进行检验。通过检验的最优模型是SARIMA（1，1，1）（0，1，1）12模型。模型适合度统计量采用Ljung-Box方法，模型符合较好（P=0.79）。根据以上模型，对2018年1～12月份的发病数进行预测，结果表明实际发病数均在预测值的95%可信区间内。见表1和图3。