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·232 · 中国医院统计 2006年9月第13卷第3期 用ARIMA模型对时间序列建模,进而进行预测预 参 考 文 献 报的过程,大致遵循本文所述4个步骤。实际运用中, r ﹁ . , 一 为了获得一个参数个数最少的模型(所谓简约模型), L . 1 J 一 王耀东,经济时间序列分析 M「〕上海:上海财经大学出版社, 并使拟合残差较好地近似于白噪声,有时要进行变量 1996. r 门 L 2 e s e s l 陈家蠢.时间序列分析基础 M「〕广州:暨南大学出版社,1989. 变换,常用的有对数变换、平方根变换等。 e s 尸 内 门 l 、 e s e s J l GeorgeE.P.Box,GwilymM.Jenkins.时间序列分析预测与控制 乙型肝炎过去和现在观测值构成的时间序列,蕴 [M].北京:中国统计出版社,1997. r 4 . , . . 涵着指标随时间变化的运动演变规律。时间序列的 L . J 张文彤.SPSSII统计分析教程 M〔].北京:北京希望电子出版社, ARIMA模型拟合,综合考虑了序列的趋势变化、周期 2002. F 飞 . 1 1 e s 变化及随机干扰,并借助模型参数进行了量化表达,最 L . ~ J 章扬熙.医学统计预测仁M].北京:中国科学技术出版社,1995. L 艺 , . . 0 . . L J 丁守1.ARIMA模型在发病率预测中的应用[J]中国医院统计, 终使拟合残差不再包含可供提取的非随机信息成分, 2003,10(1):23-26. 成为白噪声或近似白噪声,拟合效果的验证在理论上 r . 7 一 , . 一 L J 林春芳用ARIMA模型预测福建肝癌发展趋势[J].中国公共卫 具有说服力,在应用上切实可行。至于实际工作中有 生,1998,14(12);716-718. L l , R e s L e s 时希望进行

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