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自回归积分滑动平均 (ARIMA) 模型是一种广泛使用的统计方法，专门设计用于分析和预测时间序列数据。与假设数据点彼此独立的传统回归模型不同，ARIMA 模型明确考虑了时间序列数据中固有的序列相关性。ARIMA 模型通常表示为 ARIMA(p, d, q)，其中 p 是自回归阶数，d 是积分阶数，q 是滑动平均阶数。例如，ARIMA(1, 1, 1) 模型表示具有一个自回归项、一次差分和一个滑动平均项的模型。在公共卫生研究领域，GBD数据库结合ARIMA预测分析，已成为高质量论文写作的重要工具。

在你开始分析GBD数据库之前必须要了解的基础概念。（GBD系列第二集）

在现代医学和流行病学研究中，生存分析是不可或缺的工具，尤其是在癌症等重大疾病的研究中，SEER 数据库提供了丰富的患者信息。seersurvivalR 包的出现正是为了解决这一问题，提供了一行代码式的函数接口，使得数据清理、建模和可视化变得前所未有的高效。通过使用 seersurvivalR，您可以快速进行数据预处理、描述性统计、生存分析、Cox 回归分析、竞争风险分析、条件生存分析以及机器学习模型构建等工作。除此之外，包中还集成了倾向得分匹配（PSM）分析功能，帮助您更好地控制混杂变量。