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【摘 要】
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目的本文旨在通过填补时间序列资料中的随机型缺失数据并拟合ARIMA模型,比较三种填补方法的填补和预测效果。方法利用SAS产生平稳、有周期性的时间序列并构造不同比例的随机
【机 构】
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中山大学公共卫生学院医学统计与流行病学系,香港中文大学公共卫生与基层医疗学院,复旦大学公共卫生学院卫生统计与社会医学教研室
【出 处】
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中国卫生统计
【发表日期】
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2012年6期
【基金项目】
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2008年国家自然科学基金资助（30872182）
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