ARIMA乘积季节模型在我国麻疹发病预测中的应用

为了了解我国麻疹月发病数变化规律,预测其变化趋势,为麻疹的防控与监测提供决策依据,主要采用2004年1月至2018年8月我国麻疹月发病数据,利用图示法和单位根检验判断序列是否平稳,根据差分后的平稳序列作出的ACF图和PACF图估计模型中的待估参数,以最小信息量准则(an information criterion,AIC)值最小为最优模型选择标准,以绝对误差、相对误差来评价模型精度,最终建立的模型为ARIMA(1,0,1)×(0,1,2) 12 ,利用此模型做短期预测,预测得到的结果可为我国更好地制定麻疹预控方案和评估麻疹防控及监测效果提供科学参考依据。

随机效应模型的复合分位数回归估计

在纵向数据处理中,随机效应模型是使用频率非常高的模型之一。本文主要采用复合分位数回归估计的方法,在对其参数进行估计的同时,证明了此估计渐近正态性。经模拟研究,比对了中位数回归估计、传统最小二乘估计和复合分位数回归估计三种估计的精度,模拟结果显示,在样本有限的情况下,本文所提出的方法对随机效应模型的参数估计是有效的,尤其当模型误差项不遵循高斯分布时,复合分位数回归估计的实用性是明显的。