【摘 要】
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目的 探讨季节性时间序列ARIMA预测模型在时间序列资料分析中的应用 ,建立HFRS发病率的预测模型。方法 采用最大似然法估计模型参数 ,按照残差不相关原则、简洁原则确定模
【机 构】
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250012,山东大学公共卫生学院96级学生
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目的 探讨季节性时间序列ARIMA预测模型在时间序列资料分析中的应用 ,建立HFRS发病率的预测模型。方法 采用最大似然法估计模型参数 ,按照残差不相关原则、简洁原则确定模型的结构 ,依据AIC与BIC准则确定模型的阶数 ,建立ARIMA预测模型。结果 季节自回归参数有统计学意义 ,方差估计值为 4 2 3 0 ,AIC =3 0 9.5 2 3 ,BIC =3 11.78。对模型进行白噪声残差分析 ,χ2 检验表明ARIMA( 0 ,1,0 ) ( 1,0 ,0 ) 12 模型是适合的。结论 用所建模型对HFRS各月发病率进行了预测 ,结果表明ARIMA是一种短期内预测精度较高的预测模型
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