运用灰色数列模型对某院门诊量进行分析预测

目的 预测某院门诊量的变化趋势,为医院领导制定管理措施提供科学依据. 方法 利用GM（1,1）灰色模型对某院近10年门诊人次数进行拟合,并预测近3年的门诊量. 结果 根据某院1999-2008年的门诊人次数建立的灰色预测模型为：（t）=2 787.08e^0.023 28（t-1）-2 727.67 .模型的平均误差率为1.49%,该模型精度为优（C=0.206, P=1.000）,预测效果好. 结论 GM（1,1）灰色模型为拟合和预测医院门诊量的理想模型,预测出该院门诊量呈上升趋势.     

基于时间序列分析法的医院月门诊量预测模型

目的 分析影响医院月门诊量的主要因素,提高医院月门诊量预测工作准确性,提高科学预见性. 方法 采用X-11季节调整方法、引入虚拟变量拟合趋势直线方程,剔除趋势后建立ARIMA模型,预测医院的各月门诊量,并与月门诊量时间序列直接建立的ARIMA模型进行比较. 结果 趋势模型3个参数的拟合系数均很显著,以残差序列所建立的ARIMA模型的参数也均是显著的. 结论 剔除季节因素和趋势因素建立的ARIMA模型,对时间序列进行拟合的结果远远优于直接对月门诊量建立的ARIMA模型的拟合结果.ARIMA模型更适合于做短期预测,对剔除季节因素和趋势因素的平稳时间序列以ARMA模型拟合后,再合成季节因素和趋势因素的模型所做的中长期预测精度高.     

某社区卫生服务站门诊量动态分析

目的分析某社区卫生服务站2003～2012年门诊量的动态发展趋势,预测2013年门诊量。方法用最小二乘法拟合趋势直线方程预测年门诊量,利用变动系数预测月门诊量,并估计95％可信区间。结果2003～2012年门诊量近似直线增长。2013年预测门诊量为76061人次,1～9月实际值与预测值误差2．5％。结论应用最小二乘法对门诊量进行预测,效果满意,可为医院科学管理提供数据依据。     

ARIMA模型与指数平滑法预测门诊量效果比较

目的比较差分自回归移动平均(ARIMA)模型与指数平滑法对医院门诊量的预测效果。方法利用扬州市某综合性三甲医院2010—2016年门诊量数据分别拟合ARIMA模型和指数平滑模型,以2017年该院门诊量数据评价两种模型的预测效果。结果拟合最佳的ARIMA模型为ARIMA (2, 1, 0)(2, 1, 0)12,拟合的均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和平均绝对误差(MAE)分别为5 062.47、 2.83%和3 473.96;对2017年门诊量预测的RMSE、 MAPE和MAE分别为8 243.26、 4.42%和6 084.00。拟合最佳的指数平滑模型为Holt-Winters加法指数平滑模型,拟合的RMSE、 MAPE和MAE分别为4 605.15、 2.79%和3 296.90;对2017年门诊量预测的RMSE、 MAPE和MAE分别为9 585.25、 5.50%和7 733.58。ARIMA (2, 1, 0)(2, 1, 0)12预测的3个误差指标值均小于Holt-Winters加法指数平滑模型。结论 ARIMA模型预测精度更高,可应用于医院每月门诊量的短期预测。     

X－11方法在某医院肾脏病科门诊量预测中的应用

目的：探讨X－11方法在某医院肾脏病科门诊量统计预测中的应用。方法收集某院2012—2014年各季度门诊量,利用SAS 9．1．3软件的X11过程,运用X－11方法对数据进行分析,分离季节因子,探索趋势拟合值与时间之间的关系,拟合回归方程,预测2015年一至四季度的门诊量。结果发现趋势拟合值与时间之间存在曲线关系,预测模型为Tt ＝15600＋50001＋e4．94－0．82t ,2015年一至四季度的门诊量分别为20471、21636、21329、18933。结论 X－11方法能够将季节因素分离,发现不同时间数据序列的趋势,因此预测结果值得应用。     

应用折扣最小二乘法结合季节指数预测门诊量

目的 分析过去5年季节因素对医院门诊量的影响力,预测未来季度门诊量.方法 用折扣最小二乘法,拟合门诊量的预测模型,结合季节指数预测门诊量.结果 当折扣系数α＝0.6时,离均差最小,此时的直线方程为Y ′ t＝23 755-372Xt.季节指数分别为0.93、1.07、1.06、0.92.估计2010年第1～4季度门诊量...     

医院门诊量的长期趋势及季节变动分析

目的 了解医院2003-2009年门诊量趋势走向,用趋势季节模型预测医院门诊人次并进行季节分析,为医院在门诊的人力、物力等资源配置上提供科学依据方法 根据医院2003-2009年的门诊量求得直线回归方程的趋势值,再计算各季度的季节指数拟合直线趋势方程,以95%的置信度进行检验得到最后预测值.用季节比率来反映各主要科室门诊量在不同季节的变化规律结果预测模型为：Y=7 239.6t＋172 459,（r=0.967,F=373.824,P〈0.05）.各主要科室门诊量在不同的季节均有变动结论 门诊量变动呈上升趋势,各主要科室的门诊量变动有一定的季节规律,医院应根据季节的不同合理的安排各门诊科室的人力和物力.     

ARIMA干预模型在医院门诊量预测中的应用

目的分析医院月门诊量变化趋势，对医院月门诊量预测方法进行探讨。方法提取某医院2000年1月到2007年5月月门诊量数据，分析该时间序列变化趋势，并分别应用ARIMA干预模型和非干预模型对其进行预测。结果该时间序列具有季节性变化同时有增大的趋势。ARIMA干预模型预测值较非干预模型预测值更接近实际值。结论月门诊量变化趋势较复杂，影响因素较多，应用ARIMA干预模型方法进行预测可以取得较好的预测效果。     

灰色序列模型在三级综合医院门诊人次预测中的应用

目的 探讨灰色序列模型GM(1,1)在三级综合性医院门诊人次预测中的应用,为综合性医院门诊量预测提供方法学参考.方法 采用灰色序列模型GM(1,1)对门诊人次进行预测拟合分析,计算其相对误差,并进行外推预测.结果 灰色序列模型GM(1,1)预测门诊人次与实际值拟合误差较小,模型预测精度评级为优(P>0.95).结论 灰...     

ARIMA和VARMA模型在医院管理中的应用

目的通过对医院门诊量、急诊量和住院量三项指标的预测,对医院运营状况进行早期预警,评价医院的经营策略。方法通过对某三级医院1999—2008年月门、急诊量、住院量分析,分别为门诊量、急诊量和住院量建立ARIMA模型,以整体数据建立VARMA模型,然后用上述模型对某医院2008年1~12月的门诊量、急诊量和住院量预测并和实际值比较。结果 AR IMA模型预测急诊量、住院量数据可靠,平均相对误差分别为5.63%和3.11%,在预测门诊量时不太理想,平均相对误差达到13%;VARMA模型在预测整体数据时良好,预测门诊量改善尤其明显,平均相对误差降低到8.97%,在预测急诊量、住院量,平均相对误差有所增加。结论单用某一预测方法时,总存在着一定的缺陷,综合应用AR IMA和VARMA模型可为医院管理者提供合理的决策。     

门诊量预测在医院管理中的应用

目的了解2005~2007年门诊量趋势走向,为医院进行管理、规划提供科学依据。方法根据医院5年的门诊量变化趋势,依照折扣最小二乘法原理选择线性模型y=a+bx进行拟合,建立方程组来进行动态外推预测。结果预测模型为:Y=265.6021+21.6917X,估计标准差S(y)=17.44千人次。结论门诊量变动呈上升趋势。若要使门诊量达到预期目的,必须从主观上找窍门,挖掘潜力,依靠全院职工的共同努力。     

昆山开发区儿保门诊量变动趋势分析及模型预测

目的建立儿保门诊量的预测方法和模型。方法采用SPSS 18.0软件,对辖区内所有社区卫生服务中心2010—2014年的门诊量进行ARIMA模型的建模拟合,对2015年1—7月门诊量进行预测,并与实际值进行比较验证。结果昆山经济技术开发区门诊量序列图示2010—2014年门诊量随着时间推移,呈现波动上升的趋势;近两年季节分布的规律相似,均以3、4季度门诊量较高。选择ARIMA(1,0,0)模型得到固定R~2为0.916,平均绝对误差百分比(MAPE)为16.199,BIC为11.820,残差自相关统计量(Ljung-Box Q)为8.12(df=17,P=0.964),且模型参数具有统计学意义,模型拟合优良。结论该地儿童保健门诊量变动有一定规律,ARIMA(1,0,0)模型能较好地拟合以往的门诊量序列,可应用此模型进行预测。     

自回归模型在医院年门诊量预测中的应用

目的：预测某院未来门诊量,为医院管理和决策提供科学依据。方法通过某院1993—2012年的年报表,应用 Parais-Winsten 法,运用 SPSS13.0统计软件,对某院2013年的年门诊量进行预测。结果建立自回归模型,预测出某院2013年门诊量的点预测值和区间预测值。结论该模型拟合程度较好,其预测值可以为该院门诊管理提供依据,以提高门诊服务质量。     

运用最小二乘法预测某院妇产科门诊量季节变化趋势

目的 找出妇产科门诊量季节变动规律,得出未来门诊量的趋势预测资料,使其成为制定工作计划的可靠决策依据.方法 选取妇产科近5年门诊人次资料,运用最小二乘法计算各月季节比率,拟合直线趋势方程,并对直线趋势方程进行检验.最后进行趋势预测,并且以95%的置信度进行区间预测.结果 每年3月,5~10月是妇产科1年中的旺季,而其余为淡季.结论 妇产科是医院的重要科室,应根据门诊季节量的变化规律,合理安排门诊医务人员,在高峰期加强门诊窗口力量,缩短病人就诊时间,取得最佳社会效益和经济效益.     

我院2007～2009年门诊量预测与分析

目的通过我院2000～2006年的实际门诊量变化趋势,预测2007～2009年的门诊量,为医院进行管理提供科学依据.方法用最小二乘法建立预测方程.结果预测模型为(y)=53.27+7.56t结论门诊量呈上升趋势,加强门诊建设,打造毓医品牌.     

移动平均季节指数法在预测门诊量和出院人数中的运用

运用移动平均季度指数法预测医院的分季度统计指标值,是医院统计预测技术中的一种预测方法。本文对某院近三年的门诊量及出院人数变化进行分析,预测2010年3个季度的门诊量及出院人数。     

灰色GM(1,1)预测模型在门诊量预测中的应用

目的预测门诊量的变化趋势。方法利用灰色系统GM（1，1）预测模型Y（t）=[x（1）-μ/α]e-α（1-1）＋μ/α，分别预测2006—2009年门诊量的变化趋势。结果依据某医院2000-2005年门诊量的资料，所建立的灰色预测模型为：Y（t）=307．8518e^0.2175（1-1）-265．9218，拟合结果显示，模型的平均误差率为0．47％，精度为优（C=0．159，P=1）。结论预测结果表明：近几年的门诊量持续上升，为医院管理工作提供了科学依据。     

遗传编程在医院日门诊量预测中的应用

目的 医院门诊量预测对于提高医院的工作效率具有重要意义.方法 针对日门诊量预测问题,提出一种基于遗传编程的日门诊量预测方法,该方法首先采用基于距离的离群点挖掘算法识别节日效应的有效时间范围.同时,用节气作为表示气候变化的最小时间单位,以及其他若干属性来描述日门诊量历史数据.最后,以遗传编程为框架,提出了日门诊量预测函数...     

妇科门诊量季节性变动统计分析

目的 找出医院妇科门诊量的季节性变动规律,为医院科学管理提供依据.方法 应用时间序列数据季节指数分析法,对某院近5年的妇科门诊量进行分析.结果 每年3～10月为妇科门诊的高峰期,1、2、11、12月为低谷期.结论 根据妇科门诊量的季节变化规律,制订切实可行的医院门诊管理预案.     

ARIMA模型预测医院感染发病状况研究

目的 探讨ARIMA季节乘积模型在时间序列资料中的应用,建立金坛市中医院医院感染发病率的预测模型. 方法 收集本院2005-2012年住院病人病案资料,应用SFSS18.0软件中的ARIMA模型预测模块对数据进行分析建立ARIMA预测模型,并预测2013年医院感染情况. 结果 ARIMA（1,0,1）（0,1,1）4能够较好的拟合本院医院感染发病率情况,利用此模型预测2013年本院4个季度的医院感染率分别为2.67％、2.03％、2.68％和1.93％. 结论 ARIMA模型能够较好的拟合和预测医院感染的发病情况,可以为医院决策提供科学依据.