应用折扣最小二乘法对我院诊疗人次和出院人次进行预测

预测是根据预测对象发展变化的规律 ,估计和判断未来发展趋势的一种活动 ,通过预测能有效地促进卫生事业有计划、按比例、协调地迅速发展 ,为此 ,对我院 1993～ 2 0 0 0年的门诊诊疗人次和出院人次进行统计 ,现应用统计方法对 2 0 0 1年门诊诊疗人次及出院人次进行预测。资料来源全部资料来源于我院 1993～ 2 0 0 0年各年工作报表 ,资料可靠、完整、真实、正确。方　　法1 对门诊诊疗人次进行预测 ,从 1993～ 2 0 0 0年的诊疗人次来看 ,除 1996年的偏低以外 ,其余各年都趋于上升趋势 ,对此我们采用折扣最小二乘法加以预测 ,通过比较 ,折扣系…     

应用折扣最小二乘法预测门诊量

本文应用折扣最小二乘法对 10年门诊量进行分析 ,预测 2 0 0 2年的门诊量 ,为医院现代化管理提供依据。1　资料来源资料来源于惠州市某医院 1992— 2 0 0 1年统计报表的有关资料。2　方法与步骤2 1　搜集和审核历史资料 ,见表 1。表 1　惠州市某医院门诊量折扣最小二乘法计算表年份 xt yt rαr x2 t xtyt αrxt αryt αrx2 t αrxtyt ^yt折1992 15 1 5 3 90 13 42 15 1 5 3 0 13 42 6 9162 0 13 42 6 9162 46 621993 2 5 5 1780 16784110 3 40 3 3 3 5 9 2 5 60 0 671118 5 12 0 5 0 2 919943 5 3 70 70 2 0 979161 10 0 62 9…     

门诊人次统计预测

本文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 ,使统计指标的预测值更准确地反映出季节变动规律以及发展趋势。方法和步骤1 用最小二乘法求出年预测值根据医院 1992～ 1996年门诊人次的历史资料 ,对下一年度 (1997)的门诊人次进行预测 (表 1)。表 1　 1992～ 1996年门诊人次及预测值年份时序ｔ门诊人次 ｙ ｔｙｔ21 992 1 1 0 642 3 1 0 642 3 11 993 2 1 1 680 3 2 3360 6 41 994 3 1 30 2 4 6 390 73891 995 4 1 32 755 531 0 2 0 1 61 996 5 1 4 32 2 971 61 4 5 2 5合计 1 5 62 9456 1 977932 55　　按最小二乘法原理…     

医院住院人次和门诊诊疗人次的预测

目的预测医院住院人次和门诊诊疗人次。方法运用最小二乘法和指数平滑法进行预测。结果出院人次预测模型为：Yt=2417＋510Xt,门诊人次预测公式：Yt＋1=aYt＋（1-α）Yt,得到预测年的点预测和区间预测值。结论充分地发挥医学统计的预测分析作用,考虑医院发展的其它因素,为医院管理、制订计划提供可靠的理论依据。     

某院入院人数与诊疗人次的预测

1　资料来源和方法 1.1　资料来源　来源于宁夏医学院附属医院 (以下简称宁医附院 )《1993年～ 1998年统计资料汇编》,见表 1、表 2。　表 1　宁医附院 1993年～ 1998年入院人数变化 万　年　　份 1993 19941995 1996 19971998入院人数 1.381.491.5 6 1.5 71.892 .2 2累计增长　— 0 .110 .180 .190 .5 10 .84逐期增长　— 0 .110 .0 70 .0 10 .32 0 .33　表 2　宁医附院 1993年～ 1998年诊疗人次变化 万　年　　份 1993 19941995 1996 19971998诊疗人次 2 7.2 2 2 6 .992 9.5 5 30 .5 0 37.2 5 38.5 3累计增长　— -0 .2 3 2 .33 3.2 810 …     

用统计方法对我院住院人次和门诊诊疗人次进行预测

目的预测我院住院人次和门诊诊疗人次。方法运用最小二乘法和指数平滑法进行预测。结果出院人次预测模型为：Y1=7．183＋1．276X,，门诊人次预测公式为：Y1＋1=aY1＋（1-α）Y1，得到预测年的点预测值和区间预测值。结论充分发挥统计的预测分析作用，为领导制定各项计划提供理论依据。     

利用直线方程法预测我院门诊人次和住院人次

目的 预测我院门诊人次和住院人次. 方法用时间数列指标平均增长量和最小二乘法进行预测. 结果 门诊人次预测模型为：=6.691＋0.679t,出院人次预测模型为：=5.552＋1.156t,得到预测年的点预测值和区间预测值. 结论 充分发挥统计的预测分析作用,为领导制定各项计划提供理论依据.     

医院门诊人次数预测

我院附属医院是一所集医疗、教学、科研为一体的综合性医院 ,是上当地区唯一的三级甲等医院。近年来 ,由于医疗水平、服务质量的提高 ,门诊人次数逐年增多。为了更好地对医院进行管理、规划 ,现就 1992年～ 1998年的门诊人次数进行分析 ,用最小二乘法预测 1999年～ 2 0 0 3年的门诊人数。 1　资料来源全部资料来源于我院附属医院信息科 1992年～ 1998年门诊人次数的统计报表 ,见表 1。表 1　附院 1992年～ 1998年门诊人次数万　年　　份 1992 1993 19941995 199619971998年　　次 12 3 4 5 67门诊人次 8.2 78.6715 .90 17.42 18.45 19.4619.…     

应用趋势直线预测法预测门诊和收容人数

1　资料来源 资料来源于某医院统计室 1994— 2 0 0 0年 7年的历史资料 ,门诊人次和收容人数都是年度统计数据 ,数据真实可靠 ,见表 1、表 2。表 1　 1994— 2 0 0 0年门诊诊疗人次年　份时间序t门诊人次Y t2 tY1994117692 3 117692 31995 2 179165 43 5 83 3 019963 1610 5 5 9483 1651997 414 0 0 2 3 165 60 0 9219985 1870 15 2 5 93 5 0 751999 6183 5 113 6110 10 662 0 0 0 7 172 862 4912 10 0 3 4合计 2 812 0 0 5 5 414 0 482 4685表 2　 1994— 2 0 0 0年收容人数年　份时间序t门诊人次Yt2 tY19941880 61880 61995 2 7919415 …     

应用直线回归和时间序列建立诊疗人次预测模型

目的:运用统计学方法对医院诊疗人次进行预测,为医院的现代化管理提供依据.方法:应用直线回归和时间序列建立预测模型.结果:通过时间序列算出各季度的季节比率,剔除季节比率,通过对相关系数r的检验,证明线性关系显著,建立预测模型YC=143929.8+5515.05t,在此基础上预测2017年和2018年诊疗人次的点估计值以及95%置信区间下的区间估计值.结论:该预测方法比较合理,接近实际,为医院领导各项计划的制定,各项政策的正确实施,正确的决策提供可靠的数据保证和理论支持.     

我院10年门诊人次构成变化分析

我院是本市唯一一家综合性三级医院 ,病床 5 2 0张 ,年门诊量 37万 ,收住病人 1万左右 ,负责全市主要的预防保健 ,治疗急救任务。但是 ,在我市人口快速增长的情况下 (我市 2 0 0 0年末人口 5 1 36万 ,比 1991年的 2 0 5 5万增长了 14 9 92 % ) ,我院 2 0 0 0年的门诊人次却比 1991年下降了 30 2 % ,病床使用率也下降了13 2个百分点。另外 ,随着社会的发展和人口年龄结构改变 ,人们对医疗卫生服务的需求也出现了新的变化。本文通过我院 10年门诊诊疗人次构成的动态变化 ,作出对比分析 ,更好了解本市主要的医疗卫生服务需求及发展趋势 ,为医…     

深圳市1996年—2000年入院人数与诊疗人次的预测

本文对深圳市1983年～1995年13年间的入院人数、诊疗人次数的变化趋势用平均增长量结合最小平方法拟合直线方程测定时间数列的长期趋势,预测1996年～2000年的95％变动范围。1 资料来源和方法1.1 资料来源 资料来源于《深圳市1995年卫生统计资料汇编）,见表1、表2。 深圳是一个年轻新兴的移民城市。随着特区经     

应用最小二乘法预测我院出院人次

目的 预测我院2010年住院人次,为医院管理者决策提供理论依据.方法 应用最小二乘法建立线性回归模型.结果 出院病人数逐年增长,回归直线方程为=7 412.4＋699.4t.在95%的置信度下,我院2010年出院人次的预测区间为9 528～12 290人次.结论 应用最小二乘法预测医院工作量,方法简便、实用,在医院管理中发挥着重要的作用.     

用最小二乘法预测医院出院人次

目的：建立线性回归模型,预测我院2013年、2014年出院人次。方法采用最小二乘法建立线性回归方程,并预测近2年出院人次。结果通过分析2003-2012年出院人次回归模型,线性关系显著（ P＜0．01）。出院人次直线回归方程为：Y＾＝0．13＋0．14 X。预测得2013年、2014年出院人次分别为1．67、1．81万人次。95％的置信区间分别为（1．62～1.72）和（1．79～1．83）万人次。结论用最小二乘法对出院人次进行预测,是统计理论在实际工作中的应用,可为医院工作计划和决策提供理论依据。     

基于时序序列模型预测医院门诊人次

目的 分析并预测某医院未来每年的门诊人次,为有效配比医疗资源,制定医疗工作计划和科学决策提供数据理论依据.方法 采用prophet时间序列预测模型并导入统计数据,预测未来每月门诊人次,并以2019年实际数据进行比对,校验模型的准确性以及实用性.结果 门诊人次季节变动以1年为1个周期,变动趋势大致相同,随季节变化而变动的...     

1992-2001年成都市门诊诊疗人次与病人门诊医疗费用负担变动趋势分析

目的探讨控制门诊医疗费用增长，有效缓解人民群众“看病贵”问题的有效途径。方法对成都市1992—2001年门诊诊疗人次与门诊医疗费用进行分析。结果①平均诊疗人次费用平均每年增长21．03％，平均诊疗人次药费平均每年增长17．36％，平均诊疗人次其他费用每年平均增长23．47％（P值均〈0．05）。3项指标的年平均增长幅度均高于成都市同期城镇居民家庭人均现金收入和农村居民人均总收入的年平均增长幅度（15．40％，14．59％）。②门诊诊疗人次呈下降趋势，平均每年递减1．99％（P〈0．05）。③门诊诊次与平均诊疗人次费用呈负相关（rs=-0．7528，P〈0．05）。结论对于控制医疗费用增长，政府应考虑改变目前公立医院“以药养医”的补偿机制；对于药品要做到科学合理定价。减少中间环节和强化监督执法。医疗机构要做到合理检查、合理治疗、合理用药、合理收费，防止过度防御性医疗。     

折扣最小二乘法及其应用

统计预测的方法很多,各种预测方法都有一定的局限性,预测结果的正确与否,一方面取决于数据的准确性,另一方面也取决于预测方法及数学模型的确定。本文通过用折扣最小二乘法预测出院病人日均费用来说明这一方法的应用。计算步骤与方法所谓折扣最小二乘法,即在预测中,根据“近大远小”的预测原则,将普通最小二乘法加以改进的一种方法。用折扣最小二乘法的准则为:拟合误差的平方和Ｓ=∑ｍ-1ｔ=0αｒｔｅ2ｔ=ｍｉｎ(1)其中ｅ2ｔ为ｔ时刻的拟合误差的平方,即:ｅ2ｔ=(ｙｔ-^ｙｔ)2;α为折扣系数,0<α<1;ｒｔ为折扣指数。若时间数列有ｔ期资料,则令…     

趋势季节模型在门诊人次预测中的应用

目的:探讨趋势季节模型预测法在预测门诊人次的实用意义和可行性.方法:以2000-2004年本院门诊人次数据为基础,运用趋势季节模型预测法预测2005年门诊人次,最后验证预测结果.结果:将实际值与预测值对比验证,1-3季度均在预测范围内,四季度因受特殊因素影响,稍有偏差,总体上预测值与实际值基本符合.结论:趋势季节模型预测法通过对时间序列各种变化因素的分解整理,能消除多因素影响,更准确地反映季节变动情况,使预测结果更有实用意义和参考价值.     

统计预测在医院统计中的应用

本文根据我院1988～1992年的总诊疗人次资料,配合直线方程,对1993年、1994年的总诊疗人次的变化规律进行预测估计。 首先将我院1988～1992年的总诊疗人次的原始资料,以时间“x”作自变量,以诊疗人次“y”作因变量,配合直线方程:y_c=a+bx来预测1993、1994年的诊疗人次数。 我院1988～1992年的总诊疗人次资料的计算表,见表1。     

折扣最小二乘法预测医院工作量过程中α系数的确定

目的对医院业务工作量进行科学预测。方法运用折扣最小二乘法，以某医院1994--2003年统计报表中的出院人数为资料来源，以作图法和计算拟合误差平方和来确定折扣系数（α系数），预测2004年的出院人数。结果本例中的折扣系数为0．4—0．6之间，据此可预测2004年出院人数为7572—7742人，2004年实际值为7688人，说明预测值与实际值较吻合。结论折扣最小二乘法是医院业务工作量预测当中的一个非常有力的工具，在实际预测过程中，折扣系数α的确定，对预测结果有着非常大的影响。所以，对医院发展前景进行科学预测，就必须先科学合理地确定好α系数。