【摘 要】
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目的:探讨ARIMA季节乘积模型在时间序列资料分析中的应用,建立住院量的预测模型。方法:利用重庆市某医院2002～2005年的月住院量,采用条件最小二乘法估计模型参数,按照残差不相
【机 构】
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重庆医科大学公共卫生学院卫生统计教研室
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目的:探讨ARIMA季节乘积模型在时间序列资料分析中的应用,建立住院量的预测模型。方法:利用重庆市某医院2002～2005年的月住院量,采用条件最小二乘法估计模型参数,按照残差不相关原则、简洁原则确定模型结构,依据AIC和SBC准则确定模型阶数,建立ARIMA预测模型。结果:模型参数有统计学意义。方差估计值为0.003 175,AIC=-94.245 1,SBC=-91.252 1。对模型进行白噪声残差分析,拟合优度结果表明ARIMA的最优模型为:(1-B)(1-B12)Zt(=1-0.543 02B)(1-B12)at。结论:用所建立模型对月住院量进行预测,结果表明ARIMA是一种短期预测精度较高的预测模型。
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