利用趋势季节模型预测犬伤门诊人次数

目的：为有效控制狂犬病,合理分配人力资源,全面做好犬伤门诊工作。方法：我们以1995-1999年犬伤门诊统计人次数,应用趋势模型预测方法,预测2000年度犬伤门诊人次数。结果：以季节序号t为自变量,就诊人次数为因变量,求得直线回归方程为Yc=4．082 0．0015t,预测2000年度犬伤门诊人次数为1650,全区同年实际犬伤门诊人次数为1628,全年绝对误差22人,相对误差为1．33％,l～4季度分别为-6．55％,26．53％,-6．98％和-6．20％。由此可见,消除季节变化的影响因素,使2000年预测值比较接近实际值,除第二季度外,季节预测值的相对误差分别在较小的范围内。结论：表明该模型同样适用狂犬病预防门诊人次数的预测。加强第一季度违章犬捕杀,做好有证犬免疫工作,削弱第二、三季度的犬伤高峰,对狂犬病的预防有重要意义。     

应用趋势季节模型预测医院门诊人次

目的预测某医院门诊人次,为医院门诊管理提供科学依据。方法依据某医院2007年-2011年门诊人次,采用趋势季节法建立门诊人次预测模型,对该院2012年门诊诊次进行季节预测。结果通过季节趋势预测,得到该院2012年各季门诊人次的点估计值和区间预测值。结论趋势季节模型简便易行,预测效果好,可为医院工作的发展规划提供一定依据。     

某院门诊诊次的季节趋势预测

目的预测门诊量,为医院门诊工作的管理决策提供科学依据。方法选取某院5年门诊诊次资料,计算各月季节比率,采用最小二乘法拟合直线趋势方程,进行趋势预测,以95%的置信度进行区间预测。结果通过季节趋势预测,得到该院2010年各月门诊诊次的点估计值和区间预测值。结论趋势季节预测方法对有针对性的加强门诊工作有参考价值。     

运用最小平方趋势季节乘法模型预测门诊人次

目的：找出医院门诊量的季节变动规律,用最小平方趋势季节乘法模型预测门诊人次,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,剔除趋势,进行检验和最后的趋势预测,并且以95%的置信程度进行区间预测。结果：预测2009年的总门诊人次为748622,将比2008年人次703324增长6.4%。结论：通过09年的预测分析可知每个月门诊波动情况,在低峰期可安排医护人员休假,高峰期可多开门诊室,加强患者分流。     

乘积季节模型在我国肺结核疫情预测中的应用

目的 探讨乘积季节模型预测肺结核发病例数的可行性,为肺结核的针对性防控提供理论依据。 方法 根据中国疾病预防控制中心2011年1月至2016年12月的全国肺结核上报资料建立乘积季节模型,并预测2017年1月至9月数据,评价其预测效果。 结果 2011年1月至2016年12月我国肺结核发病例数呈现以年为周期的季节效应,并且出现长期递减的趋势;乘积季节ARIMA(0,1,1)(0,1,1)₁₂(不含常数项)模型所有参数都通过统计学检验(P<0.05), 残差序列为白噪声序列(P>0.05), 拟合优度相对最好(AIC=1 223.004, SBC=1 227.159);模型对2017年1月至9月的预测值与实际值基本吻合,预测效果较好。 结论 乘积季节ARIMA(0,1,1)(0,1,1)₁₂(不含常数项)模型可用于预测我国肺结核疫情,具有较好的推广应用价值。     

某院门诊人次变化特征分析

目的探讨医院门诊人次变化特征,为医院提供科学有效的门诊统计数据,使门诊医疗服务得到进一步的提高。方法对某院2002年至2011年门诊人次进行直线回归分析,并计算季节指数。结果直线回归方程有显著的统计学意义（P〈0.001）,回归平方和占总平方和的91.1%,回归系数为正值,显示门诊人次有直线上升趋势,每年大约增加21222人次。季节指数计算结果显示门诊人次有明显的季节波动趋势。二季度和三季度季节指数都大于100%,是门诊流量高峰期,一季度的季节指数最低,是门诊流量的低谷期。4月至9月以及11月的季节指数都大于100%,是门诊流量的高峰期,其它月份的季节指数都小于100%,是门诊流量的低谷期,其中2月份是门诊流量的最低谷。结论医院应根据门诊人次的变化特征优化配置人员和设备。     

应用季节趋势模型预测儿科门诊人次及出院人数

目的:应用季节趋势模型预测儿科门诊和出院人数。方法:通过建立趋势预测模型,求趋势值,根据趋势值和季节指数,计算预测值。结果:根据建立的预测模型方程,对2004年～2008年1～4季度儿科门诊人次和出住院人数的趋势值和季节指数的计算,预测出2009年1～4季度儿科门诊人次和出院人数。结论:应用季节趋势模型可预测医院未来某些指标及发展趋势。     

趋势季节预测法在医院统计工作中的应用

目的探讨趋势季节预测法在医院统计工作中的应用。方法采用移动平均趋势法分析我院2003～2007年住院工作统计报表，总结住院病人流量的季节性变化规律。根据最小二乘法拟合趋势方程，对来年的住院病人流量进行预测。结果每年的第二季度和第三季度的季节比率均大于100％，是一年中最忙的季节，并依据直线方程，以95％的可信度预测2008年各季住院人次的区间值。结论加强趋势季节预测法在医院统计预测中的应用，为医院管理者的决策提供科学依据。     

唐山地区无偿献血人数及报废血例数时间序列分析

目的 探索2022年唐山地区无偿献血人数及报废血例数观测值与预测值的差异性，为该地区不同月份及新型冠状病毒感染疫情期间科学备血、用血提供理论依据。方法 收集2007年1月—2021年12月唐山地区各月份献血人数及报废血例数，利用季节性差分自回归滑动平均模型分别预测2022年献血人数及报废血例数，同时探索2022年新型冠状病毒感染疫情再次感染期间该地区献血人数及报废血例数观测值与预测值的差异。结果 2007—2021年献血人数的差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)(0,1,1)(2,1,2)_s模型与观测值拟合效果较好，每年1月和2月存在献血人数谷值，3月、4月和11月存在献血人数峰值。2022年1—6月献血人数观测值与预测值差异有统计学意义(Z=-2.100,P<0.05)。2007—2021年报废血例数的ARIMA(2,0,2)(1,1,1)_s模型与观测值拟合效果较好，每年2月存在报废血例数谷值，2022年1—6月报废血例数观测值与预测值差异有统计学意义(Z...     

口腔科门诊工作量预测的探讨

本文应用趋势季节模型对口腔科门诊工作量的预测方法作了探讨,现报告如下。资料和方法 1.门诊就诊人次是评价门诊工作量大小的主要指标。就诊人次资料为我院1983—1986年口腔科挂号就诊的资料,共43717人次,平均每年10929人次。 2.应用趋势季节模型预测门诊就诊人次,并以我院1987—1988年第一季度的实际就诊人次验证预测结果。预测的基本数学模式为:     

自回归移动平均乘积季节模型在甲型肝炎发病数中的应用

目的 建立自回归移动平均(ARIMA)乘积季节模型,利用该模型预测并分析全国甲型肝炎发病情况,为全国甲型肝炎疫情防控提供决策依据。 方法 利用中国疾病预防控制中心2011年1月~2016年12月全国甲型肝炎月报告数据,建立甲型肝炎ARIMA乘积季节预测模型,并用2017年1~12月发病数评估模型的预测效果。 结果 非季节和季节移动平均的参数分别是0.282 、0.530,赤池信息量准则(AIC)=815.710,许瓦玆贝叶斯准则(SBC)=819.865,最优模型显著性检验结果显示P均<0.05,模型残差白噪声检验的6、12、18、24阶的χ2值分别为6.83、12.38、15.12和18.28,差异无统计学意义(P均>0.05),据此建立ARIMA(0,1,1)(0,1,1)₁₂模型,模型表达式为∇∇₁₂x_t=(1-0.282B)(1-0.530B12)ε_t,以此开展甲型肝炎发病数预测。 结论 ARIMA(0,1,1)(0,1,1)₁₂乘积季节模型能够较好地拟合甲型肝炎发病趋势,可用于全国甲型肝炎发病预测,为全国甲型肝炎疫情防控提供一定的科学依据。     

季节性指数平滑法在预测某院儿科门诊人次中的应用

目的应用季节性指数平滑法预测某院儿科门诊人次,为儿科合理调配医疗资源提供科学依据。方法基于2013年1月1日-2018年12月31日某院儿科门诊人次数据,使用SPSS22.0软件建立季节性指数平滑模型,采用2016年1月1日-2018年12月31日各季度儿科门诊人次数据进行验证,并对2019年1月1日-2020年12月31日儿科门诊人次进行预测。结果季节性指数平滑法的最优预测模型为Winters相加模型,该模型在Gamma(趋势)、Delta(季节)均有统计学意义,平稳的R^2分别为0.76,R^2值为0.79,标准化的BIC为20.69,模型残差为白噪声序列,平均相对误差为8.85%;2019年1月1日-2020年12月31日某院儿科门诊人次的预测仍呈现出持续上升的季节性和周期性趋势。结论季节性指数平滑法的Winters相加模型能够较好的拟合该院儿科门诊人次的实际值,可用于儿科门诊量及变化趋势的预测,值得推广应用。     

某医院出院人次季节变动规律和预测分析

目的:对某医院2006-2011年出院人次季节变动规律和预测进行分析。方法:采用长期趋势模型预测法及季节指数分析法。结果:根据直线趋势方程可以看出出院人数呈逐年上升趋势,并对2012出院人次进行预测,结果预计为92649人次;通过季节指数比较,可以看出出院人次有着明显的季节变化。结论:医院要利用有限的人力资源,科学合理地组织、管理医疗工作以适应季节的变化,同时要加紧医院硬件和软件建设,以适应患者数量不断增长的需要。     

“十二五”期间门诊人次和住院人数的预测

目的预测我院门诊人次和住院人数,为制定＂十二五＂各项计划提供理论依据。方法用时间数列指标平均增长量和回归直线方程进行预测。结果通过方差分析得到前十年门诊人次和住院人数P〈0.01,线性关系显著。从而得到门诊人次预测模型为：Y=141.124＋20.742t,出院人次预测模型为：Y=4.524＋0.776t,得到预测年的点预测值和区间预测值。即在各种条件相对稳定的情况下平均每年分别增加20,742人次和776人。结论回归直线方程进行预测,是统计理论在实际工作中的应用,具有较好的实用性。     

ARIMA乘积季节模型在河北省唐山市布鲁氏菌病发病预测中的应用

目的了解唐山市2007-2017年布鲁氏菌病(简称布病)月发病数的趋势性和季节性,建立布病分析模型,为布病短期预测与防治提供决策依据。方法收集唐山市2007-2017年布病月发病人数,构建ARIMA乘积季节模型,并进行短期预测预报。结果唐山市2007-2017年布病疫情呈逐步上升趋势,尤其2013年后大幅攀升。从季节性来看,每年的5～7月为发病高峰。选取的最优模型为ARIMA(0,1,0)(1,1,0) 12。运用此模型对2018年1～6月唐山市布病月发病数进行预测,各月预测值分别为11、12、16、16、24、20例。结论 ARIMA乘积季节模型拟合唐山市布病月发病数的时间序列模型精度较高,适合唐山市布病发病数的短期预测。     

2019―2022年贵州省疾病预防控制中心犬伤门诊狂犬病暴露人群流行病学特征分析

目的 了解2019―2022年贵州省疾病预防控制中心犬伤门诊狂犬病暴露人群流行病学特征,为优化卫生医疗资源配置、制定科学预防控制措施提供参考依据。方法 收集贵州省疾病预防控制中心犬伤门诊2019—2022年狂犬病暴露人群接诊信息,采用描述性流行病学方法,对暴露就诊人群特征、暴露分级、伤人动物、伤口处置、疫苗接种等指标进行分析。结果 2019―2022年贵州省疾病预防控制中心犬伤门诊狂犬病暴露就诊人数为24 116例,7―8月份为就诊高峰期。暴露人群男女性别比为1∶1.18,14岁以上年龄者居多,其他职业（非农民、学生、散居儿童）人群占比最高,为65.43%(15 780/24 116)。伤人动物主要为猫致伤,暴露程度Ⅲ级比例最高,占总暴露数的54.46%(13 134/24 116)。暴露就诊人群中暴露伤口自行处理者占90.57%(21 841/24 116);去医院处理占9.41%(2 270/24 116);未处理的占0.02%(5/24116)。就诊人群中暴露至接种时间在24h内的占85.80%(20692/24116);在1～3d占10.50%(2 531/24 116);在3...     

运用趋势季节模型预测出院人数

目的探讨趋势季节模型在出院人数预测中的应用。方法根据某院2003年~2007年统计资料,采用趋势季节法建立出院人数预测模型。结果建立趋势季节回归模型为：Y=3223.10＋80.04t,方差分析结果P〈0.05,显示该方程呈直线相关关系,预测值=季平均预测值×各季季节比率。结论该方法简便易行,预测效果好,可为医院管理决策提供依据。     

试用三种方法预测传染病住院患者人数

目的 利用数理统计学方法对医院收治传染病人数历史数据进行分析,建立预测模型,预测2009年来院住院的传染病患者的趋势.方法 根据时间序列的发展特点用直线回归方程法、季节趋势预测法、指数平滑法3种方法进行预测分析.结果 3种方法预测结果与实际结果具有同样的趋势,通过误差分析,季节趋势预测法明显优于直线回归方程法和指数平滑...     

2004-2012年中国丙型肝炎报告数据ARIMA模型及其趋势预测

目的利用季节自动回归移动平均混合模型（ARIMA模型）对我国丙型病毒性肝炎（丙肝）报告数据进行分析、拟合和预测。方法对2004年1月-2012年7月我国丙肝报告数据进行差分以达到平稳化,采用季节ARIMA模型对数据进行分析、拟合和预测。结果2004年1月-2012年7月我国丙肝发病数呈逐年上升趋势,且呈现明显的以年为单位的周期性变化;对丙肝报告数据进行平稳化检验、差分、模型识别、模型诊断,获得季节序列ARIMA（1,1,1）×（1,1,1）12为最优模型,该模型残差检验为白噪声序列,且拟合数据在95％置信区间;对2012年7月-2014年12月全国丙肝发病数进行预测,显示全国丙肝发病数呈继续上升且具有明显的周期性波动趋势。结论季节ARIMA模型能较好地拟合和预测我国丙肝发病数在时间上的变化趋势,可为疫情的防治提供借鉴。     

应用趋势季节模型预测法统计出院病人

本文应用趋势季节模型预测法,对我院出院病人进行统计分析,以时间数列的历史观察值作为依据,运用数学模型进行统计预测,其作用:(1)观察和研究客观现象发展变化的方向,发展变化的幅度,(2)观察和研究客观现象在研究期间的主要波动,为进一步研究季节波动做准备,(3)预测未来发展状态。1资料与方法1.1资料来源于1999年至2004年医院季报资料,需说明:2003年由于“非典”的历史原因,且我院又是北京市为数不多的“非典”定点医院,故作为不可比因素剔除。1.2方法求出直线回归方程,以季度序号X为自变量,观察实际值Y为因变量,得出直线回归方程Y!c=1885…