こんにちは、
私の顧客には次のような目標があります。
さまざまな予測因子（健康状態、習慣など）に基づいて、疾患/死亡を予測するためのモデルを構築したいと考えています。データベースは10年の集計データです。
今、彼らはGIDB、国、人口などの経済的要因を加えています... 時系列を予測したい。それは、これから1〜2年間、将来を見据え、予測因子と追加の要因を変えることによって、死亡率/罹患率がどのように経時的に変化するかを見ています。ですから、私は特定の状況における死亡の可能性だけではなく、時間の経過とともに変化することに興味を持っています。
顧客と話をする前に、メソッドやモデルのさまざまなオプションを理解するためにデータを使用して再生できるサンプルデータがすでにあるかどうかは疑問です。
計量経済学の観点からは、私はおそらく一種の自己回帰モデルまたはVARMAXモデルを使用します（ただし、これはJMPで行うのがより困難です）。
提案（および/またはデータ、ジャーナルなど）をありがとう
マーティン
マーティン、
あなたは正しいです - それは自己回帰モデルによってよりよく扱われるべきです。しかし、伝達関数モデルを試してみることをお勧めします。 http://www.jmp.com/support/help/13-2/Statistical_Details_for_Transfer_Functions.shtml#428769
JMPには、SeriesJというサンプルデータセットがあります。ボックスとジェンキンス 。（注意として - あなたが説明したように、複数の入力系列を持つ伝達関数モデルを構築することは難しいことがわかりました。）
建
