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医学时间序列分析及其预测应用相关问题的研究

在医学科研实践中,经常要对某变量进行动态观察,获得其随时间变化的演变规律,进而对其未来的取值进行预测。从理论上讲,如果已知所研究变量的影响因素,则充分掌握诸影响因素的特征,建立基于因果关系的回归方程,将有助于获得准确的预报结果。然而医学研究中的变量往往受多种影响因素作用,这些因素有些已知、有些却未知,有些已知影响因素的合理量化值也常因各种原因无法求得。这时需要借助时间序列分析理论进行数据处理,其建模依据只来源于观测值序列(时间序列)本身,由于模型中充分考虑了时序中包含的非随机信息,从而从理论上保证了可靠的预测效果。对医学时间序列进行建模,推测所分析变量未来的取值水平,不仅对于把握个体生理参数变化规律,避免可能发生的病理损害有重要意义,更有利于掌握群体致病因子水平、发病率水平等,进而确定干预形式与干预时机,为疾病预防策略的制订提供科学依据。本项研究所涉及研究的选题依据均来自医学统计预测实践,而所获得的初步研究成果又必将在进一步医学  (本文共125页) 本文目录 | 阅读全文>>

复旦大学
复旦大学

非线性动力学方法在时间序列分析中的应用

时间序列分析在数学、物理、化学、生物、医学、信息科学、经济学等领域的研究中起了非常重要的作用。线性方法是一种完美漂亮的工具,用它来研究时间序列,有时可以得到令人满意的结果。但更多的时候,由于大自然非线性的本质,我们采集到的时间序列都是非线性的,线性工具最多只能给出近似的结果。试想,要真实地反映出这些非线性时间序列的本质,就必须使用非线性工具。上世纪下半叶,非线性科学得到了蓬勃发展,其中包括混沌、分形等前沿科学,这正为我们利用非线性工具来研究时间序列提供了契机。可以用来研究时间序列的非线性工具有许多种,而其中非线性动力学方法则是近年来兴起的一个重要分支。本文主要研究非线性动力学方法在时间序列分析中的应用。在以下五个方面开展了研究工作,取得了一些结果。一、本文提出了基于替代数据思想的复杂度归一化方法。该方法将目前国际上流行的Surrogate方法应用到时间序列分析中,成功地解决了非线性指标对序列长度、采样频率敏感的瓶颈问题,使得时间...  (本文共113页) 本文目录 | 阅读全文>>

《现代农村科技》2018年04期
现代农村科技

时间序列分析教学改进探究

1时间序列分析教学简介时间序列分析是统计学的一个分支,其目的是从一系列离散的随机数据中提取有用信息,并从中发现研究对象的客观规律,进而预测其发展趋势以及实施有效的必要控制。时间序列分析在经济、管理、财政、金融和工程技术的众多领域都发挥了显著的作用,并越来越受到重视和推崇。在目前普通高等院校的统计学课程中,时间序列分析分为确定性时间序列分析和随机性时间序列分析。确定性时间序列分析,主要教学内容有移动平均法、指数平滑法、时间回归、使用加法模型或者乘法模型分解和测定组成一个时间序列的长期趋势、季节变动、循环波动、不规则变动等,也被称为“时间数列分析”。随机性时间序列以随机过程理论为基础、采用概率统计的思想和方法来研究具有离散和随机性质的统计数据,主要教学内容有自回归(AR)模型、滑动平均(MA)模型、自回归—滑动平均(ARMA)模型。2教学改进的必要性随机性时间序列分析部分,由于计算复杂、数学基础不足等原因,大多数学生没有兴趣、听不进...  (本文共1页) 阅读全文>>

《课程教育研究》2016年37期
课程教育研究

大数据环境下时间序列分析课程教学模式改革探讨

随着大数据时代的到来,给统计学带来了机遇和挑战。《时间序列分析》作为统计学专业一门针对动态数据进行观察、研究,寻找数据内在发展变化规律,建立合适统计模型,以此预测其将来的走势的专业课程。当前,该课程传统的教学模式已不再适应大数据时代的信息爆发式增长的要求,这就要求对《时间序列分析》的教学模式进行探索与改革,以适应大数据时代的到来。1.《时间序列分析》课程教学存在的问题作者根据实际教学经验,发现《时间序列分析》,那么课程教学主要存在以下的问题:(1)教学理念重理论轻实践;(2)教学内容以理论知识为主,没有重视案例教学;(3)不注重统计软件的使用;(4)考核方式以单一的灌输方式为主。本文将要根据这些问题,提出解决的方法。2.教学模式改革的措施2.1转变教学理念随着大数据时代的到来,《时间序列分析》的教学进入一个崭新的领域,如果我们依然使用传统的教学模式,培养出来的人才这就很难适应大数据时代发展的要求。因此教师要转变传统的重理论轻实践...  (本文共2页) 阅读全文>>

《科教文汇(中旬刊)》2017年01期
科教文汇(中旬刊)

“时间序列分析”课程教学模式的探索

1引言作为统计学专业的必修课程之一,“时间序列分析”是一门与社会经济活动紧密联系的课程。时间序列分析方法,其基础是随机过程与一些数理统计知识,且通过研究、分析与社会经济活动相关的数据,发现这些数据内在的变化规律,且构建合适的统计分析模型来分析其统计特征,并基于此模型对社会经济活动的数据进行未来趋势的预测。在实际操作中,时间序列分析需要运用统计学、经济学、数学等多学科的知识,也需要掌握一些统计分析软件的运用。因此,“时间序列分析”课程是一门综合性强的课程,也是一门相对较难的课程。在实际教学过程中,“时间序列分析”不仅注重理论知识的讲授,还注重真实案例的分析,以体现理论结合实践这一课程特征。考虑到“时间序列分析”课程是一门具有跨学科的应用性很强的课程,需要学生具备较扎实的统计学、经济学、数学等学科知识,并要求学生具有统计分析软件的基本操作能力,这对教师和学生提出了较高的要求。一方面,授课教师需要掌握更多的相关知识。就一所工科学校的统...  (本文共3页) 阅读全文>>

《台州学院学报》2016年03期
台州学院学报

《时间序列分析》课程教学模式的几点探讨

当前,统计系普遍设在国内高校的理学院或者经济学院,这是由学校的性质和专业的特点决定的。一些综合实力较强的985或者211学校往往将统计系设置于理学院中(比如浙江大学),强调它的数学基础;财经经管实力突出的高校,则往往将它设置于经济学院中(比如浙江工商大学),强调它的应用性质。无论开设于哪个学院,《时间序列分析》一直都是是统计专业课程群中与社会经济活动联系最为密切的一门。它通过对社会经济活动中的数据进行观察、研究,找出内在的发展变化规律,并建立合理的统计模型,以此为依据来预测数据未来的走势(如预测经济的发展,金融市场的波动,农业的产量,疾病的变化等)。同时它也是一门综合性很强的课程,不仅需要掌握统计学的相关知识、经济学相关理论以及各种统计软件,还涉及到基础数学中难度较大的如随机过程、常微分方程以及复变函数等课程,是这些学科的综合使用。因此,《时间序列分析》的教学在整个统计学的专业教学中是非常重要的[1]。作为统计专业的必修课,近年...  (本文共4页) 阅读全文>>