3讨论

    时间序列分析是一种重要的现代统计分析方法，[JP2]其模型广泛地应用于自然领域、社会领域和科学研究。ARIMA模型是最常用的时间序列模型，其建模预测精度较高，可较好地用于疾病发病或死亡的预测预报，特别是针对有季节性变动的时间序列[9]。考虑到季节性和周期性等因素对平稳性的影响，本研究采用了ARIMA模型。此外，由于在总人口数没有太大波动时，发病人数本身也能反映疾病疫情的发展趋势。因此，本文直接用发病人数的预测来了解未来流腮的发病情况。[JP]

    本研究用上海市2005—2016年共计168个月的流腮发病数据，建立了ARIMA预测模型，经过模型检验 ......