ARIMA模型在医院季节性时序资料预测中的应用

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通过分析医院时间序列资料的变动规律,本文找出了其共同的特点(如趋势增长或下降季节变化)和共性中的特点(高峰值的不同周期)。由于时间序列是由: X(t) =T(t)+S(t) +e(t)的成分构成,具有较明显的周期变化、增减趋势和季节波动,故医院季节性时间序列资料大都为非平稳时间序列,本文给出平稳化的步骤。预测具体方法和结果。
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