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排序方式：

空气污染与健康关系的时间序列研究中序列分解方法比较被引量：1: 2013年; 目的：比较不同的时间序列分解方法在空气污染与健康关系研究中序列分解的效果，为利用时间序列方法研究研究空气污染与健康关系提供参考。方法：收集广州市1995~1999年市区最大5间大型综合性医院每日总呼吸系统疾病入院总数，利用广义线性函数、状态空间、Bayes方法、小波、小波包等5种方法进行序列分解，采用调整序列图、残差谱密度图及残差均方对5种方法的结果进行评价，比较各方法的适用性。结果：5种方法调整后序列谱密度图表明各残差都没有明显的长期趋势和长周期，状态空间方法与小波方法调整最彻底。广义线性函数与小波包方法调整后序列仍有120天左右的周期。各方法都能消除7天的周期，但Bayes方法内可能仍留有7天周期，不过不太明确。结论：结合对长期趋势、长周期与短周期的调整结果，状态空间方法与小波方法较优，除Bayes方法需进一步调整外，其他方法都可以接受。; 陈雄飞董晓梅潘冰莹吴雪霁利耀辉; 关键词：空气污染健康时间序列

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广州市医药卫生科技项目(201102A213242)