3讨论

    时间序列分析是一种重要的现代统计分析方法，[JP2]其模型广泛地应用于自然领域、社会领域和科学研究。ARIMA模型是最常用的时间序列模型，其建模预测精度较高，可较好地用于疾病发病或死亡的预测预报，特别是针对有季节性变动的时间序列[9]。考虑到季节性和周期性等因素对平稳性的影响，本研究采用了ARIMA模型。此外，由于在总人口数没有太大波动时，发病人数本身也能反映疾病疫情的发展趋势。因此，本文直接用发病人数的预测来了解未来流腮的发病情况。[JP]

    本研究用上海市2005—2016年共计168个月的流腮发病数据，建立了ARIMA预测模型，经过模型检验 ...... 婵″倹鐏夐幃銊ユ躬娴ｈ法鏁ら幍瀣簚缁涘绁︾憴鍫熸閺冪姵纭堕弻銉ф箙閹存牔绗呮潪钘夊弿閺傚浄绱濋崣顖濆厴閺勵垵顫﹂幖婊呭偍瀵洘鎼告径杈╂埂閳ユ粏娴嗛惍浣测偓婵撶礉鐠囬鍋ｉ崙璇茬潌楠炴洘娓舵稉瀣煙閻ㄥ嫧鈧粎鏁搁懘鎴犲閳ユ繃鍨ㄩ垾婊冨斧缂冩垿銆夐垾婵婎問闂傤喓鈧拷


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