7、多领域数据分析：从印度死亡率到气候温度与药物不良反应

多领域数据分析：从印度死亡率到气候温度与药物不良反应

在当今的各个领域，数据分析都发挥着至关重要的作用。无论是对印度死亡率的研究，还是全球气候模型温度的偏差校正，亦或是从社交网络中识别药物不良反应，都离不开科学的分析方法和精准的模型预测。下面将为大家详细介绍这些领域的研究情况。

印度死亡率的时间序列分析

印度的死亡率问题一直备受关注，特别是道路事故导致的高死亡率。研究人员对1990 - 2017年的数据进行了观察，并通过实验分析了死亡原因。为了更准确地预测印度的死亡率，研究采用了时间序列分析方法，使用的数据来自1971 - 2013年印度政府提供的数据集。

在预测每1000例出生的婴儿死亡率（IMR）和每100,000人的粗死亡率（CDR）时，研究使用了Python编写的ARIMA模型。该模型的参数p、q和d需要根据所选数据进行优化，以找到最准确的模型。研究通过Akaike信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）来评估模型的质量。

研究	变量	方法	应用领域
[15]	多变量	ARMA + NN	一般时间序列
[16]	单变量	神经模糊	电力
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