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.     

用最小平方趋势季节乘法模型对儿童医院出院病人进行预测分析

目的预测医院住院病人工作量，为医院管理决策提供科学依据。方法利用我院统计室2004-2008年的年度统计报表资料，采用最小平方趋势季节乘法模型，建立月度预测模型，对未来出院人次进行预测。结果出院人数报告期与基期相比，增长了80．3％，所求得的趋势直线方程为：T=1936．3＋12．6t。预测2009年出院人次增长12．1％。结论用最小平方法建立月度预测模型，对未来出院人次进行预测，为医院领导制定工作计划及决策管理提供数据依据。     

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...     

应用灰色模型预测医院门诊人次

[目的]探索适宜的门诊人次预测方法,为医院制定工作计划和统筹安排提供决策依据。[方法]应用灰色模型GM(1,1)分析某医院12年的门诊人次,并进行外推预测。[结果]该院各年度的门诊人次实际值与预测值接近,模型预测精度较高。[结论]灰色模型计算相对简单,预测效果较好,适应性强,可广泛应用于卫生领域。     

预测模型在门诊量分析与预测中的应用

目的分析门诊人次数据,探讨SPSS12.0软件中时间序列模型在门诊量数据分析中的应用方法。方法根据某医院1998—2005年门诊人次历史资料,研究数据的季节性特征,指数平滑模型、自回归模型以及ARIMA模型的应用情况,并对三模型进行比较。结果ARIMA模型的平均预测相对误差较小,预测效果最好。结论预测方法有很多种,并没有一种方法适用于各种情况,因此针对不同的情况选择合适的预测方法非常重要,ARIMA模型适用于医院门诊人次数据预测。     

利用直线回归方程预测医院门急诊人数、出院人数、住院手术人数

目的：预测某医院2013年门急诊工作量、出院人数、住院手术量。方法运用直线回归方程进行预测。结果该院门急诊人次预测模型为y＾1＝534939＋88502．6t，出院人次预测模型为y＾2＝34885．9＋5703．1t，住院手术人次预测模型为y＾3＝10786．5＋962．1t，预测2013年门急诊工作量为1065955人次、出院病人68704人次、住院手术量为16559人次，并给出了其区间预测值。结论通过对门急诊工作量、出院人次、住院手术量3项指标的预测，为实现2013年工作计划提供了理论依据。     

自回归模型和线性回归模型在门诊人次预测中的应用

随着社会主义市场经济的确立和发展,医疗市场竞争日趋激烈.医院要求生存、谋发展,不仅需要准确地把握现在,而且更重要的是准确地把握未来,因此统计预测在医院管理中越来越显得重要.本文试应用自回归模型和线性回归模型对门诊人次进行了点预测和区间预测,以为医院管理者和决策者提供科学、可靠的信息.     

某综合三甲中医医院中医门诊人次的GM(1,1)预测

目的对某三甲中医医院中医门诊人次进行预测,为医院医疗卫生资源规划和优化配置提供理论依据。方法用MATLAB软件建立GM(1,1)模型。结果某三甲中医医院2014年和2015年的中医门诊人次预测值分别为8261163和9149454人。结论用GM(1,1)模型预测中医门诊人次有较优的预测效果,对优化医院医疗卫生资源配置,具有重要的指导意义。     

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ARIMA与GM(1,1)模型的公立医院互联网门诊人次预测研究

目的 了解公立医院互联网门诊人次的变化趋势,为互联网医院的发展规划提供支持。方法 利用某公立医院2021年1月—2023年6月互联网门诊人次数据,分别构建ARIMA模型和GM(1,1)模型,采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评价拟合效果,基于优势模型预测2023年7—12月互联网门诊人次。结果 通过ARIMA(1,2,1)模型和GM(1,1)模型对互联网门诊的复诊人次进行预测,平均绝对误差分别为369.86和978.84,均方根误差分别为479.49和1 444.83;通过ARIMA(0,1,0)模型和GM(1,1)对互联网门诊咨询人次进行预测,平均绝对误差分别为297.23和369.62,均方根误差分别为413.61和496.30,表明ARIMA模型的预测效果较好。预测结果显示,2023年12月互联网门诊的复诊人次预测值为14 831例,咨询人次预测值为7 461例。结论 2021—2023年某公立医院互联网门诊人次呈持续上升趋势。因此,医院应充分认识到互联网医疗服务的重要性,积极采取措施,不断优化医疗服务模式,为患者提供优质、高效、便捷的互联网医疗服务。     

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。     

移动平均趋势剔除法预测门诊人次的研究

目的 门诊是医院提供医疗服务的第一线，随着医疗市场经济的不断发展和医疗卫生事业的不断深入，要求医院门诊管理方式向科学管理模式发展。本研究从医院统计的角度出发，应用简单易行的方法，科学地预测门诊人次，为医院门诊管理者制定计划和进行决策提供可靠依据。方法 以门诊人次时间数列的历史值作为依据，运用移动平均趋势剔除法进行门诊人次统计预测，使预测值更准确地反映出季节变动规律以及发展趋势。结果 实际值均在预测区间内。结论 仅理论上结论，还应结合实际情况，考虑主、客观因素，进行综合分析。     

鄂尔多斯市中心医院门诊工作量预测

目的建立回归模型，预测我院2009--2012年门诊就诊人数。方法采用间接最小二乘法建立曲线模型，并对模型进行回归分析。结果我院2009--2012年的预测人数分别为61．70万、69．05万、77．26万和86．46万。结论最小二乘法是从事物变化的因果关系出发来进行预测的一种方法，而我们通过判断，使用间接最小二乘法更具有说服力，通过预测门诊人数，能为医院的工作计划和决策提供理论依据，使卫生资源更合理的使用。     

组合预测在医院门诊量预测中的应用

目的通过构建优化组合预测模型,弥补单一预测方法的缺陷,为医院合理配置医疗资源和提高救助能力提供科学依据。方法利用某三甲医院1990年至2010年门诊人次月度数据时间序列,基于趋势拟合法、ARIMA模型及组合预测模型,对三者的预测结果进行比较分析,并分别用三种预测方法预测2011年门诊人次。结果组合模型预测误差的标准差(SDE)比二次型模型降低了36.7%,比ARIMA模型降低了5.2%;其预测时残差也小于其他两种单一模型的预测残差。结论组合预测模型的预测精度优于单一模型的,可以在医院门诊人次预测中推广应用。     

应用趋势季节模型预测门诊和出院人数

随着医院管理的深化,以统计数据为依据的管理规划和决策在医院管理中的地位愈显突出,统计预测就是其中较为重要的一个.本文应用趋势季节模型预测法,根据2000～2004年5年的门诊人次和出院人数进行分析,对2005年4个季度的门诊人次、出院人数进行预测,为医院现代化管理提供依据.     

2005年某院门诊量统计预测

目的为合理地调配门诊医疗资源提供依据。方法采用直线方程预测全年门诊量．采用门诊科室构成比预测各门诊科室的门诊量，采用月份比重预测全年各月份的门诊量。结果2005年门诊量预测值为261873人次。结论通过预测分析可知各月门诊波动情况，在低峰期可安排医护人员休假，高峰期多开诊室．加强病人分流。这在医院管理中有重要参考作用。     

用趋势季节模型对出院人数进行统计预测

目的建立趋势季节模型,预测医院2013、2014年各季度出院人次。方法运用移动平均趋势剔除法配合最小二乘法建立线性模型,并对模型进行回归分析。结果趋势季节回归模型YC=3 742.5+592.9t,预测值=季平均预测值×各季的季节比率。结论趋势季节模型简便易行,预测效果好。可为医院制定工作计划和决策提供可靠的依据,实现卫生资源的优化配置。     

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.     

基于ARIMA和GM(1,1)模型的互联网肿瘤专科门诊接诊现状预测研究

目的 充分了解互联网肿瘤门诊接诊现状的变化趋势,为互联网医院的发展及管理提供支持。方法 利用某肿瘤专科医院2021年1月—2023年6月互联网门诊接诊数据,分别构建ARIMA和GM(1,1)模型,采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评价拟合效果,基于优势模型预测2023年7—12月互联网门诊接诊比例及互联网门诊人次占线下门诊比例。结果 通过ARIMA(1,1,2)和GM(1,1)模型对互联网门诊接诊比例进行预测,平均绝对误差分别为2.06%和2.41%,均方根误差分别为3.01%和3.17%;通过ARIMA(0,1,1)和GM(1,1)模型对互联网门诊人次占线下门诊比例进行预测,平均绝对误差分别为0.58%和1.08%,均方根误差分别为0.75%和1.31%,表明ARIMA模型的预测效果更好。预测结果显示,2023年12月互联网门诊接诊比例预测值为90.35%,互联网门诊人次占线下门诊比例预测值为16.46%。结论 2021—2023年某肿瘤专科医院互联网接诊比例呈现持续稳定趋势,互联网门诊人次占线下门诊比例呈现持续上升的趋势。因此,医院需建立持续的监测机制,不断调整管理...     

ARIMA模型在乌鲁木齐市儿童呼吸系统疾病发病趋势预测中的应用

目的应用时间序列分析方法建立差分自回归移动平均模型,也叫求和自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA),分析和预测2011年1月—2015年12月乌鲁木齐市儿童呼吸系统疾病的月门诊人次并作短期预测,为儿童呼吸系统疾病的预防和控制提供支持。方法以2011年1月—2015年12月乌鲁木齐市儿童呼吸系统疾病的月门诊人次为原始序列,用ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)S拟合序列,根据自相关图(ACF)和偏自相关图(PACF)对模型定阶并估计参数,再对模型及其参数做显著性检验,应用最小信息量准则AIC及SBC进行评价,建立最优ARIMA乘积季节模型。结果 ARIMA(0,1,2)(1,1,0)_(12)模型模拟2011年1月—2015年6月儿童呼吸系统疾病月门诊人次,计算得平均绝对百分比误差MAPE=10.91,在可接受的范围内。运用该模型预测出2015年7月—12月的儿童呼吸系统疾病月门诊人次,MAPE=11.39,模型预测效果较好。该模型预测2016年全年的儿童呼吸系统疾病月门诊人次,最大值出现在12月,预测月门诊人次为8 963(5 431~12 494)。结论 ARIMA(0,1,2)(1,1,0)_(12)模型可用于拟合并且短期预测乌鲁木齐市儿童呼吸系统疾病月门诊人次,为儿童呼吸系统疾病的预防和治疗提供依据。