文献

J-GLOBAL ID：201902292207464238   整理番号：19A1684714

成長時系列組み合わせモデル設計と病院費用予測実証比較【JST・京大機械翻訳】

著者 (4件)： Li Wangchen (wei坊医学院“健康山東”重大社会風険預測与治理協同創新中心 261053) ,  Jing Qi (wei坊医学院“健康山東”重大社会風険預測与治理協同創新中心 261053) ,  Yao Lin (wei坊医学院経済管理学院) ,  Zhang Liping (wei坊医学院“健康山東”重大社会風険預測与治理協同創新中心 261053)
資料名： Zhongguo Weisheng Tongji  (Zhongguo Weisheng Tongji)
巻： 36  号： 2  ページ： 288-290  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2278A  ISSN： 1002-3674  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 時系列分析は、経済、管理、衛生、医療分野における指標予測問題によく見られ、それ自体が時間変化データ規則によって情報を抽出し、数学的方法で歴史的データをフィッティングし、将来予測を外挿する。フィッティングの予測精度は最も応用者に注目される[1]。時系列資料は時間変化による平滑な増加傾向の特徴を示し、明らかな摂動、周期性或いは季節性がなく、曲線フィッティング法、ARIMA法はよく見られる方法であり、アルゴリズム原理は異なるが、外挿性能が良い[2]。組合せ予測モデル設計の目的は各方法の利点を集約し、フィッティング性能及び外挿予測効果を向上させることである。本論文では、このような資料の特徴に対して、いくつかの組合せモデリング方法を検討し、事例比較と検証組合せモデリング方法による医療費用予測の意義について、検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 衛生 ,  *予測 ,  時系列分析 ,  経時変化 ,  外挿法 ,  モデリング ,  アルゴリズム ,  曲線あてはめ ,  予測モデル
準シソーラス用語： ARIMAモデル ,  季節性 ,  周期性 ,  予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H) ,  公衆衛生  (GB02000X) ,  予防医学一般  (GB01010B)

タイトルに関連する用語 (9件)： 成長 ,  時系列 ,  組み合わせ ,  モデル ,  設計 ,  病院 ,  費用 ,  予測 ,  実証