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差分自回归移动平均模型在河北省鼠密度监测信息系统中的应用研究  
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【英文篇名】 Application of autoregressive integrated moving average (ARIMA) model in information system for rodent surveillance in Hebei province
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【作者】 高文; 黄钢; 马丽华; 王喜明; 韩晓莉;
【英文作者】 GAO Wen; HUANG Gang; MA Li-hua; WANG Xi-ming; HAN Xiao-li; Hebei Center for Disease Control and Prevention;
【作者单位】 河北省疾病预防控制中心有害生物防制所;
【文献出处】 中国媒介生物学及控制杂志 , Chinese Journal of Vector Biology and Control, 编辑部邮箱 2017年 03期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 鼠密度; 差分自回归移动平均模型; 预测; 预警;
【英文关键词】 Rodent density; Autoregressive integrated moving average model; Prediction; Warning;
【摘要】 目的探讨差分自回归移动平均(ARIMA)模型在鼠密度信息系统预测分析中的应用。方法利用SPSS21.0软件对2008-2014年河北省鼠密度逐月资料进行统计,采用ARIMA模型相关模块进行建模拟合及预测分析。结果河北省城镇主要鼠种褐家鼠和小家鼠的季节分布差异无统计学意义(χ~2=19.601,P=0.051),选用ARIMA模型对鼠类监测信息进行预测,以ARIMA(3,1,0)×(0,1,1)12模型为最优,2015年各月鼠密度实际值均在预测值的95%CI范围内。结论 ARIMA模型能较好地拟合鼠密度变化趋势,可用于鼠密度的预测预警,结合当地鼠传疾病疫情,为传染病防控工作提供依据。
【英文摘要】 Objective prediction of monthly rodent density. Methods The database of monthly rodent density in Hebei province from 2008 to2014 was constructed with SPSS 21.0 software. A mathematic model was constructed using ARIMA model of 21.0 and usedto predict the situation in 2015. Results The main rodents were Rattus norvegicus and Mus musculus in Hebei province.The rodent density presented seasonal periodicity during 2008 to 2014 in Hebei province and the seasonal distribution of R.norvegicus and M. musculus was t...
【更新日期】 2017-06-15
【分类号】 R184
【正文快照】 鼠类作为传染源或自然疫源性疾病的储存宿主,可传播多种疾病。河北省多年来以《全国病媒生物监测方案(试行)》为基础建立覆盖全省城镇人居环境的鼠类监测体系,掌握鼠密度季节消长情况。时间序列分析法是利用一系列由时间顺序记录数据得到事物随时间变化规律的常用统计分析方法[

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