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基于ARIMA模型的新冠肺炎序列分析预测
被引量:
4
1
作者
纪安之
杨雪梅
《价值工程》
2020年第18期107-109,共3页
利用国家卫生健康委公开的2020年1月24日24时至2020年3月29日24时新冠肺炎累计确诊病例数据,采用时间序列分析方法建立ARIMA模型进行拟合分析,并预测其未来走势。用SAS软件编程,结果表明,原序列2阶差分后为平稳非白噪声序列,ARIMA(0,2,1...
利用国家卫生健康委公开的2020年1月24日24时至2020年3月29日24时新冠肺炎累计确诊病例数据,采用时间序列分析方法建立ARIMA模型进行拟合分析,并预测其未来走势。用SAS软件编程,结果表明,原序列2阶差分后为平稳非白噪声序列,ARIMA(0,2,1)模型可以较好地拟合原序列,并通过了模型的显著性检验和参数的显著性检验。未来5日的预测结果与实际数据吻合较好。
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关键词
新型冠状病毒肺炎
时间序列
ARIMA
预测
SAS
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职称材料
题名
基于ARIMA模型的新冠肺炎序列分析预测
被引量:
4
1
作者
纪安之
杨雪梅
机构
咸阳师范学院数学与信息科学学院
出处
《价值工程》
2020年第18期107-109,共3页
文摘
利用国家卫生健康委公开的2020年1月24日24时至2020年3月29日24时新冠肺炎累计确诊病例数据,采用时间序列分析方法建立ARIMA模型进行拟合分析,并预测其未来走势。用SAS软件编程,结果表明,原序列2阶差分后为平稳非白噪声序列,ARIMA(0,2,1)模型可以较好地拟合原序列,并通过了模型的显著性检验和参数的显著性检验。未来5日的预测结果与实际数据吻合较好。
关键词
新型冠状病毒肺炎
时间序列
ARIMA
预测
SAS
Keywords
2019-nCoV
time series
ARIMA
prediction
SAS
分类号
F224 [经济管理—国民经济]
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作者
出处
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被引量
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1
基于ARIMA模型的新冠肺炎序列分析预测
纪安之
杨雪梅
《价值工程》
2020
4
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