在公共营养师的备考过程中，专项突破阶段（第 105 - 108 周）的营养监测中的时间序列分析应用是一个重要的考点。
首先，我们来了解一下时间序列分析的基本概念。时间序列是按时间顺序排列的一系列数据点，它可以反映出某个指标随时间的变化情况。在营养监测中，通过对历史数据的分析，我们可以发现一些规律和趋势，从而为未来的预测和决策提供依据。
ARIMA 模型（自回归移动平均模型）是一种常用的时间序列分析方法。它可以帮助我们处理数据中的趋势、季节性和随机波动等因素，从而进行较为准确的预测。
以“某社区儿童贫血率季度数据”为例，使用 ARIMA 模型预测下季度贫血率的步骤如下：
1. 数据收集和整理：收集该社区过去多个季度的儿童贫血率数据，并进行整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据探索性分析：观察数据的分布、趋势和季节性等特征，为选择合适的 ARIMA 模型参数提供参考。
3. 模型选择和建立：根据数据的特征，选择合适的 ARIMA 模型参数（p,d,q），并通过统计方法进行模型的建立和检验。
4. 模型预测：利用建立好的 ARIMA 模型对下季度的儿童贫血率进行预测。
得到预测结果后，我们需要根据预测结果调整铁强化食品发放频率。如果预测下季度贫血率上升，则应将铁强化食品发放频率增加至每周 3 次。这样可以提前采取干预措施，降低儿童贫血的发生率。
在学习这部分内容时，我们可以采用以下方法：
1. 理解概念：首先要深入理解时间序列分析和 ARIMA 模型的基本概念和原理，这是掌握应用的基础。
2. 多做练习：通过大量的练习题，熟悉使用 ARIMA 模型进行数据分析和预测的步骤和方法。
3. 实例分析：结合实际的案例，进行分析和讨论，加深对知识点的理解和应用能力。
总之，在备考公共营养师的过程中，要注重对时间序列分析应用的学习和掌握，通过理解概念、多做练习和实例分析等方法，提高自己的应试能力。
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