【摘 要】
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背景：由于肺心病发病率受多种因素的影响,且各种因素之间又保持着错综复杂的联系。因此,用确定性数学模型来分析和预测比较困难。目的：探讨ARIMA模型在时间序列资料中的应用,建
【机 构】
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西北民族大学计算机科学与信息工程学院
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背景：由于肺心病发病率受多种因素的影响,且各种因素之间又保持着错综复杂的联系。因此,用确定性数学模型来分析和预测比较困难。目的：探讨ARIMA模型在时间序列资料中的应用,建立海西州地区肺心病发病率的预测模型。方法：利用时间序列分析方法对海西州地区2003-01/2008-12肺心病发病率数据进行了分析。经过数据平稳化、模型识别确立了3种ARIMA模型,并借助于AIC和SC准则,选出了最佳模型ARIMA（2,1,1）。最后,对该模型进行了模型诊断检验和模型预测,确保了所建模型的合理性。结果与结论：ARIMA
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