嗨，
我的客戶有以下目標：
根據不同的預測因素（健康狀況，習慣......），他們希望建立一個預測疾病/死亡的模型。數據庫是10個聚合數據。
現在他們增加了經濟因素，如GIDB，國家，人口...... 並想要預測時間序列。這是從現在開始看待未來1年或2年，並通過改變預測因子和其他因素來了解疾病發生率/發病率如何隨時間變化。因此，我不僅對特定環境的死亡概率感興趣，而且隨著時間的推移而變化。
我想知道我們是否已經有一些示例數據可以用來與數據一起使用，以便在與客戶交談之前了解方法和模型的不同選項。
從計量經濟學的角度來看，我可能會使用一種自回歸模型或VARMAX模型（但這在JMP中更具挑戰性）
感謝您的建議（和/或數據，期刊，......），
馬丁
馬丁，
你是對的 - 通過自回歸模型可以更好地處理。但您可能想嘗試傳遞函數模型 http://www.jmp.com/support/help/13-2/Statistical_Details_for_Transfer_Functions.shtml#428769
在JMP中有一個樣本數據集，SeriesJ，最初使用它盒子和詹金斯 。（作為註意事項 - 我發現很難構建一個具有多個輸入系列的傳遞函數模型，就像你描述的那樣。）
健
