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南京医科大学学报（自然科学版） 第44卷第10期
·1456 · Journal of Nanjing Medical University（Natural Sciences） 2024年10月

·流行病学研究·

基于配对检验的ARIMA模型在我国甲肝发病数预测中的应用

丁 勇 ，张蓓蓓 ，吴 静 2
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南京医科大学康达学院，江苏 连云港 222000；南京医科大学生物医学工程与信息学院，江苏 南京 211166
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［摘 要］ 目的：探讨基于配对检验的求和自回归移动平均（autoregressive integrated moving average，ARIMA）模型在我国
甲肝发病预测中的应用，提出时间序列模型预测效果评价的新思路与方法。方法：根据 2004 年 1 月—2021 年 12 月我国
甲肝传染病月发病数建立 ARIMA 模型，对 2022 年 1—8 月的甲肝月发病数进行预测，通过配对 t 检验和误差分析评估该
模型的预测效果。结果：配对 t 检验结果显示，ARIMA（1，1，0）（0，1，1） 12模型预测的甲肝月发病数与实际月发病数差异无
统计学意义（P > 0.05），说明模型有较好的预测能力，预测结果的相对误差平均值为3.86%，标准差为3.25%。结论：ARIMA 乘
积季节模型能够较准确地预测我国甲肝的发病趋势；配对检验为时间序列模型预测效果的评价提供了客观评价依据，较
好地解决了时间序列模型预测效果的评价问题。
［关键词］ 配对检验；甲型肝炎；ARIMA乘积季节模型；预测
［中图分类号］ R512.6 ［文献标志码］ A ［文章编号］ 1007⁃4368（2024）10⁃1456⁃06
doi：10.7655/NYDXBNSN240080

Application of ARIMA model based on paired test in the prediction of hepatitis A incidence

in China
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DING Yong ，ZHANG Beibei ，WU Jing 2
Kangda College，Nanjing Medical University，Lianyungang 222000；School of Biomedical Engineering and
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Information，Nanjing Medical University，Nanjing 211166，China

［Abstract］ Objective：To explore the application of autoregressive integrated moving average（ARIMA）model based on paired
test in predicting the incidence of hepatitis A in China，and put forward a new idea and method for evaluating the prediction effect
of time series model. Methods：An ARIMA model was established for the monthly incidence of hepatitis A infectious diseases in
China from January 2004 to December 2021，and the monthly incidence of hepatitis A infectious diseases from January to August
2022 was predicted. The prediction effect of the model was evaluated by paired t⁃test and error analysis. Results：The results of
paired t⁃test showed that there was no significant difference between the monthly incidence of hepatitis A predicted by ARIMA（1，1，
0）（0，1，1） 12 model and the actual monthly incidence of hepatitis A（P > 0.05），indicating that the model had good prediction
ability，and the mean relative error and standard deviation of the prediction results were 3.86% and 3.25%. Conclusion：ARIMA
product season model can accurately predict the incidence trend of hepatitis A in China. The paired test provides an objective basis
for evaluating the prediction effect of time series model，and solves the problem of evaluating the prediction effect of time series
model well.
［Key words］ paired test；hepatitis A；multiple seasonal ARIMA model；prediction
［J Nanjing Med Univ，2024，44（10）：1456⁃1461］

［基金项目］ 国家自然科学基金（61901225）；江苏省高校自然科学研究（19KJD330001）；江苏高校哲学社会科学研究
（2022SJYB1868）；江苏省大学生创新创业训练计划（202213980011Y）；南京医科大学康达学院第一期青年教师科研导师项目
（KD2022KYDS020）；南京医科大学康达学院第二期品牌专业建设工程（JX206000302）；南京医科大学康达学院医学信息模拟
及预测科研团队（KD2022KYCXTD003）
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通信作者（Corresponding author），E⁃mail：bbzhang@njmu.edu.cn