本文關(guān)鍵詞：時間序列分析在短周期高發(fā)病率事件預(yù)測中的應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目的:探索發(fā)病周期短、發(fā)病率快速增加事件的預(yù)測方法。方法:采用黃瓜霜霉病病情指數(shù)時間序列從方法學(xué)的角度進(jìn)行預(yù)測方法研究。建立了ARIMA(2,2,0)模型、單參數(shù)雙重指數(shù)平滑模型、Holt-Winters兩參數(shù)雙重指數(shù)平滑模型、基于傳染病模型的自回歸模型、帶有時間因素的主成分回歸模型和AR(2)-EGARCH(0,2)模型。結(jié)果:ARIMA(2,2,0)模型、AR(2)-EGARCH(0,2)模型分別為本研究獲得的較理想的一維時間序列模型和自回歸條件異方差模型的變體。結(jié)論:ARIMA(2,2,0)模型和AR(2)-EGARCH(0,2)模型適合于霜霉病的中期、后期預(yù)測,指數(shù)平滑模型、基于傳染病模型的自回歸模型、主成分回歸分析模型作為前兩者的補(bǔ)充,適于霜霉病的早期預(yù)測。
【關(guān)鍵詞】：時間序列 ARIMA模型 AR-EGARCH模型 主成分回歸 指數(shù)平滑 預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：第二軍醫(yī)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2005
【分類號】：R181.3
【目錄】：

• 中文摘要6-8
• 英文摘要8-11
• 第一部分 概述11-14
• §1.1 前言11
• §1.2 研究背景、目的、意義、內(nèi)容、思路及步驟11-13
• §1.3 研究資料來源、分析工具13-14
• 第二部分 ARIMA模型的基本原理和方法14-20
• §2.1 時間序列的概念14
• §2.2 時間序列的平穩(wěn)性及數(shù)字特征14-15
• §2.3 平穩(wěn)時間序列的ARMA模型15-18
• §2.4 非平穩(wěn)時間序列的ARIMA模型18
• §2.5 Box-Jenkins建模方法18-20
• 第三部分 ARIMA模型的建立20-34
• §3.1 序列的特征與方法選擇20-21
• §3.2 時間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)21-25
• §3.3 模型的識別25
• §3.4 模型估計和診斷檢查方法25-28
• §3.5 兩次差分序列的模型估計和診斷過程28-31
• §3.6 預(yù)測過程31-33
• §3.7 小結(jié)33-34
• 第四部分 指數(shù)平滑法的應(yīng)用34-43
• §4.1 指數(shù)平滑法的選擇34
• §4.2 指數(shù)平滑法的原理34-35
• §4.3 Box-Cox變換35-36
• §4.4 單參數(shù)雙重指數(shù)平滑法36-39
• §4.5 Holt-Winters兩參數(shù)雙重指數(shù)平滑法39-41
• §4.6 殘差的Durbin-Watson檢驗(yàn)41-43
• 第五部分 基于傳染病模型的自回歸分析43-48
• §5.1 模型的構(gòu)造43-44
• §5.2 基于傳染病模型的自回歸分析44-48
• 第六部分 主成分回歸分析48-53
• §6.1 病情指數(shù)的logit變換48-49
• §6.2 異常值檢驗(yàn)、異方差檢驗(yàn)、共線性診斷49-50
• §6.3 主成分回歸分析50-53
• 第七部分 AR-EGARCH模型的建立53-60
• §7.1 ARCH模型的選擇53-54
• §7.2 ARCH(2)模型的建立54-56
• §7.3 AR(2)-EGARCH(0，2)模型的建立56-59
• §7.4 小結(jié)59-60
• 第八部分 結(jié)果和討論60-66
• §8.1 模型的驗(yàn)證和比較60-62
• §8.2 討論62-63
• §8.3 研究結(jié)果63-65
• §8.4 研究的特色和創(chuàng)新點(diǎn)65
• §8.5 尚待探討的問題65-66
• 小結(jié)66-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 致謝72-73
• 文獻(xiàn)綜述73-80

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：396023