【摘 要】
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本文简述了自回归(AR(P))模型预测的基本理论,并通过实例介绍了AR(P)模型在药品需求预测中的方法应用。为消除季节的影响,著者提出了一种改进了的AR(P)模型—SAR(P)模型。经
【机 构】
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哈尔滨医科大学公共卫生学院,哈尔滨医科大学公共卫生学院,
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本文简述了自回归(AR(P))模型预测的基本理论,并通过实例介绍了AR(P)模型在药品需求预测中的方法应用。为消除季节的影响,著者提出了一种改进了的AR(P)模型—SAR(P)模型。经实际预测分析,认为效果令人满意。
This paper briefly describes the basic theory of autoregressive (AR(P)) model prediction and introduces the application of AR(P) model in drug demand forecasting. In order to eliminate the influence of the season, the author proposed an improved AR(P) model-SAR(P) model. Through actual forecasting and analysis, it is considered that the effect is satisfactory.
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