《表1 不同自回归阶数和移动平均阶数ARIMA模型拟合结果比较》

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《乘法季节ARIMA模型在安徽省细菌性痢疾预测中的应用研究》

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对处理后的时间序列绘制自相关图和偏自相关图，图形显示自相关系数在滞后12处较大，因此q取0，Q取0或1；偏自相关系数也在滞后12处较大，p取0，P取0或1。根据图形结果，初步拟合ARIMA（0，1，0）（0，1，0） 12、（0，1，0）（1，1，0） 12、（0，1，0）（0，1，1） 12、（0，1，0）（1，1，1） 124个模型，见图3、图4。根据AIC、BIC、平均绝对误差百分比最小原则，见表1，确定最优模型为（0，1，0）（0，1，1） 12，SMA=-0.590。根据参数估计的结果，季节性ARIMA模型为lnXt=（1-0.590B12）μt。