《表3 拟合相关模型的参数值》

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《苏州市5岁以下儿童死亡现状与预测分析》

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注:a.表示Ljung-Box Q检验的显著性，P<0.05为差异有统计学意义。

2008-2016年苏州市月均U5MR序列图总体呈现下降趋势，为方差不齐、非平稳性、非季节性序列，进行1阶差分后序列平稳化，即ARIMA（p，d，q）中d=1；作出差分后直至滞后16阶的自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图，两者都是拖尾，分别在时点1处和2处显示了一个负向低谷，其后相关系数的值在95%CI内，因此取P=2，q=1，建立ARIMA（2，1，1）模型。但经诊断，发现该模型预测效果不佳，较2017年U5MR，相对误差为18.67%。进一步对模型参数进行从低到高阶尝试，一般不超过2阶，检验BIC、R2、相对误差值，Ljung-Box Q检验残差是否为白噪声等，认为BIC和相对误差值越小、R2值越大且残差为白噪声，表示模型预测效果更好[6，8]，结果见表3，综合比较选择ARIMA（0，1，1）为预测模型。图1为所选模型预测的未来3年苏州市U5MR的效果图，结果显示预测值与实际值吻合较好，均在95%CI之内，2018-2020年U5MR预测值为3.61‰、2.74‰和1.88‰。