Forecasting The Number of Chicken pox in Chiang Mai with Box-Jenkins Method
Abstract
Objective this reseach was objected to determine the optimal model for forecasting the
number of Chicken pox in Chiang Mai.
Methods Data to be used in this study was secondary data which monthly collected from the
Bureau of Epidemiology, Department of Disease Control, Ministry of Public Health, Bangkok. since
May, 2009 to August, 2015 and analyzed with Box-Jenkins method. Criteria to be measured the
accuracy of forecasting was the root mean square error (RMSE), the mean absolute percentage
error (MAPE) and the mean absolute error (MAE).
Results The result of study showed that the optimal model for forecasting the number of
Chicken pox in Chiang Mai was the ARIMA(0,1,0)(1,1,1)12.
Conclusions The Box-Jenkins model capably forecasted the number of Chicken pox in Chiang
Mai also assembly designed to protect and control the diseases in the future.
References
“รายวิชาเทคนิคการพยากรณ์”. วิชาเทคนิคการ
พยากรณ์ สาขาสถิติ. ชลบุรี: คณะวิทยาศาสตร์
มหาวิทยาลัยบูรพา; 2558.
2. ดาว สงวนรังศิริกุล, หรรษา เชี่ยวอนันตวานิช
และมณีรัตน์ แสงเกษม. การศึกษาเปรียบเทียบ
เพื่อหาตัวแบบที่เหมาะสมสำหรับการพยากรณ์
จำนวนผู้ป่วยที่เป็นโรคเฝ้าระวังทางระบาดวิทยา
ในกรุงเทพมหานคร. วารสารวิจัยและพัฒนา มจธ.
2558; 38: 35-55.
3. มุกดา แม้นมินทร์. อนุกรมเวลาและการพยากรณ์.
กรุงเทพฯ: โรงพิมพ์ บริษัท โฟร์พริ้นติ้ง จำกัด; 2549.
4. วรางคณา กีรติวิบูลย์. การเปรียบเทียบวิธีการ
พยากรณ์ระหว่างวิธีบ็อกซ์-เจนกินส์ วิธีการทำให้
เรียบแบบเอกซ์โพเนนเชียลที่มีฤดูกาลอย่างง่าย และ
วิธีการพยากรณ์รวม สำหรับการพยากรณ์อุณหภูมิ
เฉลี่ยต่อเดือนในเขตกรุงเทพมหานคร. วารสาร
วิทยาศาสตร์บูรพา 2556; 18: 149-60.
5. สำนักโรคระบาด. จำนวนผู้ป่วย-เสียชีวิตรายเดือน
โรคสุกใส[อินเตอร์เน็ต]. 2558. [เข้าถึงเมื่อ 3
พฤศจิกายน 2558]. เข้าถึงได้จากhttp://www.
boe.moph.go.th/boedb/surdata/disease.
php6.
6. Bowerman BL, O’Connell RT. Koehler AB.
Forecasting, time series and regression: An
applied approach. 4thed. The United States
of America: Thomson Books; 2005.