河南省艾滋病流行趋势预测

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1、学校代码10459学号或申请号201212272864密级硕士学位论文河南省艾滋病流行趋势预测作者姓名：万燕丽导师姓名：施学忠教授学科门类：医学专业名称：流行病与卫生统计学培养院系：公共卫生学院完成时间：2015年4月AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterForecastingontheepidemictrendofHIV/AIDSinHenanByYanliWanSupervisor:Prof.XuezhongShiDe

2、partmentofHealthStatisticsCollegeofPublicHealthApril,2015原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研宄所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人或集体,均己在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者：？5条涵曰期：>丨乂年么月y曰学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属

3、郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索，可以釆用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者：石燕碌曰期：>俠6月y曰摘要目的分析河南省艾滋病疫情数据的动态变化；探讨适合于河南省艾滋病疫情流行

4、趋势特点的预测方法并验证其效果；对艾滋病疫情未来的发展进行中期预测，为艾滋病防控策略及措施的制定提供参考数据。方法收集河南省2000-2014年期间新报告HIV/AIDS人数和病死人数资料，采用动态数列指标描述其15年来艾滋病疫情的动态变化趋势。然后利用趋势外推模型、差分自回归移动平均模型(autoregressiveintegratedmovingaveragemodel,ARIMA)以及由趋势外推模型和自回归移动平均模型(autoregressionmovingaveragemodel,ARM

5、A)模型构成的组合模型对2000-2013年河南省HIV/AIDS新报告人数和病死人数分别进行拟合，并对2014年河南省HIV/AIDS新报告人数和病死人数进行预测和回代验证。通过平均误差率(meanerrorrate,MER)和相对误差率(relativeerrorrate,RER)分别评价各个模型的拟合精度和预测效果。最后选取三种模型中拟合精度和预测效果均较好的模型对河南省2015-2017年艾滋病疫情进行预测。结果12000年至2014年河南省新报告HIV/AIDS人数累计达到65295人，

6、呈现整体上升趋势；2000-2014年河南省HIV/AIDS病死人数累计达到18384人，呈现先升后降现象。2趋势外推模型S曲线能够更好地反映出河南省2000-2013年HIV/AIDS新报告人数的流行趋势。S曲线拟合2000-2013年HIV/AIDS新报告人数时，平均误差率为19.22%，预测2014年HIV/AIDS新报告人数时，其相对误差率为15.77%。Quadratic函数能够较好地拟合河南省2000-2013年HIV/AIDS病死人数的变化趋势。拟合HIV/AIDS病死人数时，Qua

7、dratic函数的平均误差率为16.59%，对2014年HIV/AIDS病死人数预测时，其相对误差率为13.41%。3ARIMA模型ARIMA(1,2,0)模型是河南省2000-2013年HIV/AIDS新报告人数的相对最优IV模型。ARIMA(1,2,0)模型拟合2002-2013年HIV/AIDS新报告人数时，平均误差率为22.19%，预测2014年HIV/AIDS新报告人数的相对误差率为10.57%。ARIMA(0,2,1)模型是河南省2000-2013年HIV/AIDS病死人数的相对最优模

8、型。拟合2002-2013年HIV/AIDS病死人数时，ARIMA(0,2,1)模型的平均误差率为23.24%，预测2014年HIV/AIDS病死人数时，其相对误差率为11.12%。4组合模型适合HIV/AIDS新报告人数的组合模型是S函数-ARMA(1,0)模型。组合模型拟合2000-2013年HIV/AIDS新报告人数时，平均误差率为16.16%，预测2014年HIV/AIDS新报告人数的相对误差率为13.14%。适合HIV/AIDS病死人数的组合模型是Quadratic函数-