ARIMA模型及其在醫(yī)療資源消費預(yù)報中的應(yīng)用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、時間序列是按照時間順序取得的一系列觀察值，時間序列數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征就是相鄰觀察值之間的依賴性。所以在對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時，一般的回歸模型難以體現(xiàn)變量自身前后及應(yīng)變量與自變量過去的依賴關(guān)系。自回歸求和滑動平均(ARIMA)模型是對變量自身前后依賴性進(jìn)行分析的技術(shù)，它描述了變量自身當(dāng)前與過去的統(tǒng)計依賴關(guān)系，在顯示變量的動態(tài)系統(tǒng)(dynamicalsystem)演變規(guī)律方面有著較為豐富的結(jié)構(gòu)。 ARIMA模型由GeorgeE.P.B

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