ARIMA预测模型的SAS程序实现及其应用

被引：9

作者：

黄彦 ^{[1
]}

易东 ^{[2
]}

田考聪 ^{[2
]}

机构：

[1] 重庆医科大学卫生统计学教研室

[2] 第三军医大学卫生统计学教研室

来源：

激光杂志 | 2007年 / 01期

关键词：

ARIMA模型; SAS程序; 时间序列; 甲型肝炎;

D O I：

暂无

中图分类号：

R181.2 [流行病学研究方法];

学科分类号：

摘要：

目的:利用SAS程序实现ARIMA模型,探讨ARIMA预测模型在季节性时间序列资料分析中的应用。方法:采用条件最小二乘方法估计模型参数。通过对数转换及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,最终建立起ARIMA预测模型。结果:对甲型肝炎月发病率资料建立了乘积ARIMA(O,1,1)(0,1,1)12模型。方差估计值为0.125003,AIC=46.71429,SBC=50.86936,时模型进行白噪声残差分析(p=0.7755),根据拟合优度统计量,表明(1-B)(1-B12)Zt=(1-0.84397B)(1-0.6649B12)αt是适合的。结论:用所建立的ARIMA模型对甲型肝炎月发病率进行分析预测,结果表明ARIMA是一种短期预测精度较高的预测模型。

引用

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