利用一阶自回归模型对我院出院人数进行预测

本文根据我院 1990～ 1998年病房工作量统计资料 ,建立一阶自回归模型 ,预测 1999年的出院人数。资料来自我院 1990～ 1998年医院工作季报表 (表 1) ,经审核后应用一阶自回归模型预测法进行汇总和统计分析。表 1　出院人数长期趋势计算表年份 出院人数(人 ) ｙｔｙｔ - 1 ｙ2ｔ - 1 ｙｔｙｔ - 1 ^ｙｔ(1 ) (2 ) (3) (4) (5) (6)1 990 91 57 - - - -1 991 81 92 91 5783850 649750 1 4 1 4 4 81 4 51 992 81 5981 92 671 0 8864 6683852 876801 993 750 1 81 59665692 81 61 2 0 0 65976641 994 661 6 750 1 562 650 0 1 4 962 661 6 73481 …     

运用最小二乘法对入院人数进行趋势预测

目的预测医院入院人数。方法运用最小二乘法进行预测。结果入院人数预测模型为：P=7404＋2252Xt,得到区间预测值。结论应用折扣最小二乘法对入院人数进行趋势预测,为领导制定各项计划提供理论依据。     

乌鲁木齐市某院住院人数长期趋势模型的建立与预测

目的 用时间序列建立住院人数线性回归模型,预测2010、2011、2012、2013年的住院人数. 方法 选取乌鲁木齐市某院2004-2009年住院人数,用最小二乘法建立线性模型,并对模型进行回归分析.统计数据采用PEMS3.1统计软件进行统计学处理. 结果 回归模型为=3 892＋2 730X,方差分析结果P=0.003 8,按α=0.05水准,P＜0.05,可以认为住院人数与年次有直线回归关系.某院2010、2011、2012、2013年的住院人数点预测值分别为23 002、25 732、28 462、31 192;区间预测为18 102～27 901、19 677～31 786、21 217～35 706、22 737～39 646. 结论通过预测住院人数为医院的工作计划和决策提供依据,使卫生资源实行优化配置.     

某医院出院人数趋势预测

目的 建立线性回归模型,预测某医院出院人数,为医院决策提供的理论依据.方法 采用最小二乘法建立线性模型,并预测近两年出院人数.结果 某医院2001-2011年出院人数Y与时间X（年度序号）呈线性关系,直线回归方程为Y=3 715＋520.5X.预测的2012年出院人数为9 962人,95%概率的波动区间为8 348～11 575人;预测2013年出院人数为10482人,95%概率的波动区间为8 803～12 162人.结论 最小二乘法是从事物变化的因果关系出发对未来发展趋势进行预测的一种方法.本文通过出院人数的预测,为制订2012-2016年五年规划和年度工作计划提供了科学的理论依据.     

利用趋势季节模型预测入院人数

目的探讨趋势季节模型在入院人数预测中的应用。方法根据我院1999—2005年的统计资料,采用趋势季节法建立入院人数预测模型。结果1999—2005年的入院人数呈逐年上升的趋势波动,该模型对2005年入院人数预测的相对误差为1.67%7.58%,预测结果较好。结论在入院人数的近期预测中应用趋势季节模型是合理的,也是实用的。     

某医院住院人数长期趋势模型的建立和预测

目的用时间序列建立住院人数线性回归模型,预测2014、2015、2016、2017年的住院人数。方法用最小二乘法建立线性模型,并对模型进行回归分析。结果回归模型Y=13 067.28+2 511.04X,方差分析结果 P=0.0025,按?=0.05水准,P0.05,可以认为住院人数与年次有直线回归关系。某院2014、2015、2016、2017年的住院人数点预测值分别为33 156.60、35 666.64、38 177.68、40 688.72;区间预测为27 314.59~38 996.61、29 825.63~41 507.65、32 336.67~44 018.69、34 847.71~46 529.73。结论通过预测住院人数为医院的工作计划和决策提供依据,使卫生资源得到合理应用。     

某院住院人数长期趋势模型的建立和分析

目的用时间序列建立住院人数线性回归模型,预测2005年的住院人数。方法选取某院1998—2004年住院人数,用最小二乘法建立线性模型,并对模型进行回归分析。结果回归模型为Y^=16032+2103X,用t检验显示该方程有统计学意义。对该院2005年住院人数进行点预测和区间预测,用2005年实际住院人数进行检验,证明该模型具有良好的实用价值。结论通过预测住院人数为医院的工作计划和决策提供依据,使卫生资源实行优化配置。     

用自回归模型的预选方法预测门诊人数

对时间序列资料建立自回归模型进行预测的传统方法是:先建立模型再利用"残差平方和"标准选择最优模型,这种方法计算量比较大.为了减少计算量,本文通过分析自回归模型建立的必要条件来研究时间序列资料{X1}的特点,进而给出了一种先筛选模型再选择最优模型的预选方法.     

用改善的自回归预测方法预测门诊人数

时间序列资料,建立自回归模型进行预测时,为了提高预测的准确性,要求数据列{x(k)}(k=1,…,n)为光滑离散函数,其主要条件是:ε>0,k0,当k>k0时,有x(k)/∑k-1i=1x(i)<ε〔1〕。即,当数据列{x(k)}与{y(k)}满足y(k)/∑k-1i=1y(i)0,y(k)=ln(x(k) x(2k) 1),则数据列{y(k)}比数据列{x(k)}光滑。即利用反双曲正弦函数变换提高了数据列的光滑程度。[证明]令g(x)=x-x2 1.ln(x x2 1),则g(0)=0。当x>0…     

医院住院成本预测

目的分析和预见各种因素对医院成本形成过程的影响程度,加强经济核算.方法应用SPSS、SAS统计软件包对手术人数、院内感染率、病床使用率、平均住院日和鼻咽癌、肝癌、肺癌、女性乳腺癌、食管癌出院人数等因素,分别用最小二乘法和岭估计法对参数进行估计.结果建立了以人均住院成本为因变量的多重线性回归模型.结论岭估计法能克服最小二乘法的缺点,选取适当的k值,消除了自变量间存在的共线性,回归系数估计趋向稳定.     

中位数回归模型及自回归模型在北京市SARS发病预测中的应用

目的探讨北京SARS发病的动态变化规律.方法建立北京市SARS发病长期预测的中位数回归模型以及短期预测的自回归模型.结果以4月24日～5月11日的数据建模,对SARS进行长期预测的中位数回归模型为:Yi0.5=129.2-4.7ti,预测其新增临床诊断病例数将于5月22日降至零病例;同时考虑时间(ti)、前一天的新增临床疑似病例数(Zi-1),对SARS进行短期预测的二阶自回归模型(第一步)为:Yi=79.9526-0.2773Yi-1 0.3582Yi-2 0.2848Zi-1-2.8175ti.预测其新增临床诊断病例数将于5月21日降至零病例.结论SARS发病长期预测用中位数回归较一般线性回归稳健;SARS发病短期预测的自回归模型取二阶较适宜.长期预测与短期预测中新增临床诊断病例数降至零病例的时间基本一致.在传染病的发病预测中使用中位数回归模型及自回归模型的方法具有广阔的应用前景.     

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…     

用最小二乘法预测医院住院人数

目的 建立线性回归模型,预测某医院2007-2010年住院人数.方法 采用最小二乘法建立线性模型,并对模型进行回归分析.结果 某医院2007-2010年住院人数预测值分别为17150、18260、19370和20480.预测区间分别为14750～19550、15860～20660、16970～21770、18080～22880.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,通过预测住院人数,能为医院的工作计划和决策提供理论依据,使卫生资源合理应用.     

灰色模型GM（1,1,0.2）在医学统计预测中的应用

目的 论述灰色模型ＧＭ（１,１,０．２）,方法 我们整理某地１０年疟疾发病率,采用灰色模型ＧＭ（１,１,０．２）进行预测。结果 通过推导把复杂的矩阵运算转化为直接代入公式进行计算,这样对于不具备矩阵知识的广大统计工作者都可应用本模型进行预测分析。结论 在统计预测中该模型是良好的预测模型。     

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。     

应用回归模型预测2001年我院住院医疗服务收入

为了促进医疗卫生事业有计划、按比例、协调地高速发展,就要对未来进行预测。为此,我们对我院1994～2000年的住院人次数与住院医疗服务费收入进行统计,应用回归模型预测2001年住院医疗服务费收入。     

时间变量回归模型对分娩人数的趋势分析

利用历史资料，预测2007年-2010年住院分娩人数，并根据预测结果，提出建议、目的，服务于医院管理。     

应用回归模型预测住院人次

目的 预测我院2009年住院人次,为医院管理层决策提供依据. 方法 根据2000-2008年资料,用最小二乘法确定回归模型,并计算标准估计误差,修正预测模型. 结果 在95%的把握程度下,我院2009年的住院人次在18 357到25 095之间. 结论 住院人次逐年增加,医院可结合疾病谱和床位使用率,加强技术力量,调配床位,合理利用医院的人、财、物.     

自回归数学模型对疟疾疫情预测的研究

在时间序列的分析与预报中,最广泛应用的线性回归模型是自回归模型,通过自相关来分析数据的结构和类型,如果数列是纯随机的,那么,其相继数值之间的自相关系数等于零,假如数据具有明显的时间变动和周期变化,就会有很高的自相关系数,从中找出规律,就可以应用自回归数学模型对今后的发展潜势作出预警和预报.本研究选用自回归模型的三阶参数建立了江苏省1990～2002年疟疾疫情预测方程,并对今后几年发病情况作外推预测,为卫生职能部门制定防治措施提供参考依据.