【摘 要】
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该文通过统计分析,对异常波动发出警报或预警.在各种模型中,往往要求序列"等时间间隔",但绝大多数临床资料却来自于不规则的时间点上,很难满足"等间隔"这一基本要求.根据实测
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该文通过统计分析,对异常波动发出警报或预警.在各种模型中,往往要求序列"等时间间隔",但绝大多数临床资料却来自于不规则的时间点上,很难满足"等间隔"这一基本要求.根据实测数据的自相关性的分析,证实采样间隔为各次开机的顺序,而非日历意义上的时间,即该研究分析的实测数据满足"等间隔"的要求.对于时间序列,强调控制窗口宽度的选取,该研究针对不同宽度条件,以1次检测的区间长度向后滑动,以灵敏度和特异度为指标,结合时间序列模型对控制窗口宽度的要求,通过模拟评价,筛选出最佳数据长度为15天.
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