〔摘　要〕 目的探讨应用时间序列求和自回归移动平均(ARIMA)模型预测本地区常见呼吸道传染病的发病情况。方法利用《中国疾病预防控制信息系统》的资料,应用SPSS 17.0统计软件、采用ARIMA模型,对合肥市蜀山区呼吸道传染病逐月的发病情况进行建模和拟合,利用所得到的模型对2012年各月发病情况进行预测,并评价其预测效果。结果合肥市蜀山区6种常见呼吸道传染病的季节性表现为每年3～5月份和每年的11月～次年的1月份为高发月。ARIMA(0,0,1)(0,0,1)是本地区常见呼吸道传染病拟合的最佳模型,模型拟合统计量均方根误差(RMSE)为20.299,平均绝对百分位误差(MAPE)为41.264,正态化的贝叶斯信息准则(BIC)为6.226,Ljung-Box Q值为0.375,即P>0.05,可知残差属于白噪声值。结论 ARIMA模型对蜀山区常见呼吸道传染病拟合的预测效果较为满意,预测结果将为今后常见呼吸道传染病的预防和控制提供理论支持。