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不同时间序列分析方法在高血压发病率预测中的比较
被引:5
作者:
马亮亮
田富鹏
机构:
[1] 西北民族大学计算机科学与信息工程学院
来源:
关键词:
ARIMA模型;
预测;
时间序列分析;
高血压;
发病率;
D O I:
暂无
中图分类号:
R544.1 [高血压];
学科分类号:
1002 ;
100201 ;
摘要:
目的比较时间序列分析中指数平滑法、移动平均法、自回归分析及求和自回归滑动平均法(ARIMA)在海西州地区2001年1月至2007年12月高血压发病率预测中的优劣。方法用时间序列分析各方法建模预测,比较各方法的误差平方和、赤池信息量、施瓦茨信息量、拟合优度和拟合效果,确定最佳预测方法。结果指数平滑法、移动平滑法、自回归分析法及求和自回归滑动平均法中,ARIMA模型的误差平方和、赤池信息量、施瓦茨信息量最小,拟合优度最大,拟合效果最好。结论海西州地区2001年1月至2007年12月的高血压发病率预测中,时间序列诸分析方法中求和自回归滑动平均法预测效果最好。
引用
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页码:1777 / 1780
页数:4
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