论文摘要
时间序列是按照时间顺序取得的一系列观察值,时间序列数据的本质特征就是相邻观察值之间的依赖性。所以在对时间序列数据进行分析时,一般的回归模型难以体现变量自身前后及应变量与自变量过去的依赖关系。自回归求和滑动平均(ARIMA)模型是对变量自身前后依赖性进行分析的技术,它描述了变量自身当前与过去的统计依赖关系,在显示变量的动态系统(dynamical system)演变规律方面有着较为丰富的结构。ARIMA模型由George E.P.Box和Gwilym M.Jenkins首次系统提出,其建模的假定较少,容易得到满足,在现实的系统中有着广泛的应用。使用ARIMA模型对时间序列进行分析,最大的意义在于预报。本文中,我们将利用ARIMA模型对医疗资源消费进行预报,并将预报结果与实际值和普通回归模型的预报结果进行比较。
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