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| 时间序列预测模型的贝叶斯统计分析 | |
| 引用本文： | 丁守銮,王洁贞,冀友瑞,胡平.时间序列预测模型的贝叶斯统计分析[J].中国公共卫生,2002,18(9):1139-1140. |
| 作者姓名： | 丁守銮 王洁贞 冀友瑞 胡平 |
| 作者单位： | 山东大学公共卫生学院流行病与卫生统计学研究所,济南,250012 |
| 摘 要： | 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. |
| 关 键 词： | 时间序列 预测模型 贝叶斯统计分析 |
| 文章编号： | 1001-0580(2002)09-1139-02 |
| 修稿时间： | 2001年10月11 |
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