基于ARIMA时间序列的广西百色市艾滋病流行趋势分析基于ARIMA时间序列的广西百色市艾滋病流行趋势分析1.引言艾滋病是一种由人类免疫缺陷病毒（HIV）引起的严重疾病，已经成为全球公共卫生领域的重要问题。
艾滋病在中国的流行情况也不容忽视，各个地区的感染率呈现出不同的趋势。
本文将基于ARIMA（自回归滑动平均模型）时间序列对广西百色市艾滋病流行趋势进行分析，为该地区的疫情防控提供科学依据。
2.数据收集与处理本研究所使用的数据收集自广西百色市卫生健康委员会提供的相关统计报告。
我们选择了过去十年（2011年至2020年）的相关数据作为分析对象。
收集到的数据包括每年的新感染人数、病例数、死亡人数等。
首先，对于原始数据，我们进行了数据清洗和验证，确保数据的准确性和完整性。
在数据处理过程中，针对缺失值或异常值，我们采用插值法或剔除法进行处理，以减少对后续分析的干扰。
3.ARIMA模型的建立ARIMA模型是一种基于时间序列的统计模型，它结合了自回归（AR）模型、滑动平均（MA）模型和差分运算，用于对时间序列数据进行预测和分析。
在本研究中，我们将ARIMA模型应用于广西百色市艾滋病数据的分析。
首先，我们对艾滋病数据进行平稳性检验，以确保时间序列的平稳性。
平稳性是ARIMA模型建立的基础，它要求时间序列的均值、方差和自相关函数在不同时间点上保持不变。
其次，我们使用自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来确定ARIMA模型中的参数。
自相关图表示观测值与先前滞后值的相关性，而偏自相关图表示与滞后值控制其他滞后值后的自相关性。
通过观察这些图表，我们可以选择最佳的ARIMA模型。
4.结果及分析在对广西百色市艾滋病数据进行ARIMA模型建模和预测后，我们得到了以下结果及分析。
首先，根据平稳性检验结果，差分运算可以显著降低数据的非平稳性。
根据自相关图和偏自相关图的分析，我们选择了ARIMA（p，d，q）模型中的p，d，q值。
