《表1 备选ARIMA模型的拟合优度统计量结果》

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《重庆市HIV感染和艾滋病新发报告总数预测模型的拟合和比较分析》

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R2为决定系数，BIC为贝叶斯信息准则，L为统计量

对4个备选模型进行构建，通过Ljung-Box Q统计量的假设检验结果可知:4个备选模型均无统计学意义，符合ARIMA模型建模要求。进一步比较备选模型的BIC值，ARIMA（0，1，1）（0，1，1） 模型的RMSE为62.30，MAPE为21.86%，R2和BIC值分别为0.892和8.395，其BIC值最小（表1）。从图3ARIMA（0，1，1）（0，1，1） 模型的残差ACF和PACF图可见，残差序列是平稳的。因此，选择ARIMA（0，1，1）（0，1，1） 模型为最佳模型。运用该模型拟合2006-2015年的流行趋势，模型拟合值的变化趋势与实际值基本吻合，各月份的实际报告数均落在了拟合值的置信区间内，见图4。说明ARIMA（0，1，1）（0，1，1） 模型对HIV/AIDS患者新发报告数的拟合情况比较良好。