【摘 要】
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目的:建立细菌性痢疾月发病数的预测模型,探讨AR1MA季节乘积模型在时间序列资料分析中的应用。方法:采用非条件最小二乘法估计模型参数,通过季节差分方法使原始序列平稳,按照
【机 构】
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第三军医大学统计学教研室,重庆光学机械研究所
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目的:建立细菌性痢疾月发病数的预测模型,探讨AR1MA季节乘积模型在时间序列资料分析中的应用。方法:采用非条件最小二乘法估计模型参数,通过季节差分方法使原始序列平稳,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:对所分析的季节性时间序列建立了乘积ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12模型。方差估计值为288.106,AIC=619.661,SBC=620.492。对模型进行白噪声残差分析(p=0.632),拟合优度统计量表明ARIMA的估计具体模型为:(1-B12)Zt=(1-0.34B)(1-0.559B12)αt是适合的。结论:通过ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12模型与ARIMA(0,1,1)12模型对细菌性痢疾月发病数预测效果的比较,表明ARIMA季节乘积模型是一种短期预测精度较高的预测模型。
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