长沙市丙型病毒性肝炎流行特征分析及数学建模在发病预测中的研究
【学位授予单位】:南华大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:R181.3;R512.63
【图文】:
原始序列总体呈上升趋势,无明显的季节性。观察原始序列的自相关系数(ACF)图(图 3.6)显示自相关系数下降缓慢,说明原始序列为非平稳序列,对其进行一阶非季节性差分后,数据线性趋势消失,见图 3.7,序列趋于平稳,符合 ARIMA 模型对数据平稳性的要求。图 3.5 长沙市 2009 年 1 月至 2017 年 12 月丙肝发病数的时间分布图 图3.6 长沙市 2009年1月至 2017年12月丙肝发病数的自相关系数(ACF)图
沙市 2009 年 1 月至 2017 年 12 月丙肝发病数一阶非季节性差分后的模型识别过一阶非季节性差分后的数据作自相关与偏自相关分析,见结果显示,自相关函数(ACF)一步截尾,偏自相关函数(PACF)稳序列,识别为 MA1 模型,即 p=0,d=1,q=1 的 ARIMA(0,1,1)
图 3.8 长沙市 2009 年 1 月至 2017 年 12 月丙肝发病数一阶非季节性差分后的自相关系数(ACF)图图 3.9 长沙市 2009 年 1 月至 2017 年 12 月丙肝发病数一阶非季节性差分后的偏自相关系数(PACF)图
【参考文献】
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1 刘义庆;邱e
本文编号:2764566
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