【摘 要】
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本文提出新的季节自回归模型(Seasonal autoregressive model, SAR)适用于带有季节变化的时间序列预测,使用该模型的软件,预测的选模和建模工作都可以自动化完成,并且求得的
【机 构】
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哈尔滨医科大学公卫学院卫生统计学教研室,哈尔滨医科大学公卫学院卫生统计学教研室
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本文提出新的季节自回归模型(Seasonal autoregressive model, SAR)适用于带有季节变化的时间序列预测,使用该模型的软件,预测的选模和建模工作都可以自动化完成,并且求得的季节自回归模型阶数较低,基层人员使用也很方便。我们使用SAR模型对黑龙江省1985年的抗生素及解热镇痛药物进行了预测,预测误差在10%以下,收效满意。
In this paper, a new seasonal autoregressive model (SAR) is proposed to predict the time series with seasonal variations. The software using this model can be used to automate the forecasting model selection and modeling, and the obtained season Since the autoregressive model is of lower order, grassroots personnel are also very convenient to use. We used the SAR model to predict the antibiotics and anti-pyretic analgesics in Heilongjiang Province in 1985, and the prediction error was less than 10%, with satisfactory results.
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