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时间序列预测模型文献资料
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时间序列预测模型的贝叶斯统计分析
贝叶斯(Bayes)统计预测方法是一种以动态模型为研究对象的时间序列预测方法,其基本思想是将人们的经验信息作为已知条件结合到实际模型中,即利用模型信息、数据信息及先验信息(有关总体分布的未知参数的信息)来进行预测.由于结合了分析人员的主观经验及判断,因此可以利用模型监控和干预的方法,合理、科学地处理突发事件等异常情况,和传统的预测方法相比,克服了传统的静态模型难以处理突发事件的缺陷,具有灵活、易于适应外部变化的特点.本文以英国1969~1984年因车祸伤亡人数为资料,探讨贝叶斯统计预测方法在医学领域中的应用.
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肾综合征出血热发病率季节性时间序列预测模型
疾病预测,在流行病学方面主要指对某疾病未来流行趋势、流行水平的质与量的估计.根据肾综合证出血热(HFRS)过去的季节性时间序列发病率疫情资料,预测疾病随季节的发病情况,为进一步研究提供具有预见性的线索和方向,对于疾病的预防和控制有着重要意义.