【摘 要】
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时间序列分析常见于经济、管理、卫生、医疗领域指标预测问题,它以预测事物本身随时间变化数据规律来提取信息,以数学方法拟合历史数据并外推预测未来。拟合预测精度最受应用
【机 构】
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潍坊医学院“健康山东”重大社会风险预测与治理协同创新中心,潍坊医学院经济管理学院
【基金项目】
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山东省自然科学基金项目(ZR2017BG022);教育部社科基金15YJCZH087;山东省教育厅项目(J17RA231);潍坊医学院公派教师访学项目(2016-25)
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时间序列分析常见于经济、管理、卫生、医疗领域指标预测问题,它以预测事物本身随时间变化数据规律来提取信息,以数学方法拟合历史数据并外推预测未来。拟合预测精度最受应用工作者关注[1]。时序资料表现为随时间变化呈平滑递增趋势特点,无明显扰动、周期性或季节性,曲线拟合法、ARIMA法为常见方法,算法原理不同但拟合外推性能较好[2]。组合预测模型设计目的是集结每种方法优点,提高拟合性能及外推预测效果。本文针对此类资料特点探索几种组合建模方法,通过案例比较和验证组合建模方法对医疗费用预测的意义。
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