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。     

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。     

季节比率法在分析预测精神障碍患者住院季节变化中的应用

目的了解精神障碍患者住院的季节变化规律并进行趋势预测，为合理配置医疗资源和安排医疗活动，保证医院可持续发展服务。方法选取某院近5年入院的精神障碍患者人数资料，运用季节比率法中的“移动平均趋势剔除法”计算季节比率，并采用最小二乘法拟合直线趋势方程进行趋势预测。结果通过分析，发现精神障碍患者的住院规律为，按季春末夏初为最高峰，冬季为最低谷；按月6月为全年最高峰，5月次之，12月为最低谷。结论用季节比率法结合最小二乘法分析并预测精神障碍患者发病住院的规律和变化，消除了长期趋势和不规则因素的影响，因而更加科学和规范，为医院管理和领导决策提供了重要的参考和依据。     

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.     

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.     

二元回归直线方程预测住院收入

目的用二元回归直线方程预测医院的住院收入。方法用最小二乘法原理，运用Excel软件计算线性回归方程，最后作出预测。结果当2006年的出院人数为28782人时，住院收入为386919181元。结论医院住院收入受多因素影响，可选用多元回归直线方程进行预测。     

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。     

灰色组合模型在医院入院人数预测中的应用

本文在灰色预测的基础，组合残差回收预测建立灰色组合预测模型，在我国入院人数进行预测，提高了预测的精度，结果表明，未来几年，我国入院人数将在５０００万左右波动，１９９５年，１９９６年５０１６万，４９８１万。     

上海市医院入院人数的灰色预测研究

目的应用灰色GM(1,1)模型预测上海市医院入院人数的动态变化趋势,为现代医院的科学管理提供理论基础。方法利用上海市医院2007—2017年入院人数的相关数据,通过Matlab软件建立GM(1,1)模型,对入院人数进行预测。结果建立的灰色预测模型为(1)(k+1)=1933.5292e0.089904k-1789.7792,入院人数模型的平均相对误差为0.92%,C=0.0852、P=1,该模型精度为优,预测效果好。结论灰色GM(1,1)模型能够较为准确地预测上海市医院入院人数在时间序列上的变动趋势,为现代医院提高医疗卫生资源利用率提供保障。     

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。     

12月份分科出院人数统计预测方法探讨

目的探讨12月份分科出院人数统计预测的方法。方法根据我院2002年至2004年出院人数指标，采用线性回归预测方法、平均值法和双11月法，预测了12月份各临床科室出院人数趋势值，依据预测的出院人数值与实际值的绝对离差进行分析研究。结果三种方法预测结果显示，双11月法预测的12月份分科出院人数离散程度最小，说明该方法预测的趋势值代表性最好。结论双11月法避开了春节、黄金周和假日的影响，社会环境和医院工作环境变化的影响也最小，是回避科室床位增减影响的最有效的方法之一。     

灰色数列模型在尘肺病人数预测中的应用

GM(1,1)灰色数列模型用于预测尘肺病人数时,根据最小二乘法原理估计参数向量。由于对原始数据处理的不同,所得出的模型参数和拟合预测的效果也不同。本文根据尘肺病人数为逐年累加的特点,省略了累计生成计算步骤(为了便于叙述简称省略法),对我区1981～1989年年终实有尘肺病人数进行GM(1,1)模     

基于时间序列模型的某三甲医院心力衰竭入院人数及治疗趋势预测

目的 利用温特斯指数平滑法建立医院心力衰竭入院人数及平均住院日预测模型,探讨其应用价值,为医院管理提供科学依据。方法 从某三甲医院电子病历系统收集2007—2017年心力衰竭住院患者人数及其平均住院日,通过模型诊断、参数优化等方法,构建温斯特指数平滑模型,后对该院心力衰竭入院及治疗趋势进行预测,并对预测结果进行评价。结果 将该院2007年1月至2016年12月心力衰竭患者数据设定为训练样本,进行建模拟合及参数优化,以2017年1—12月数据作为测试样本,进行预测及验证。结果显示,该模型用于心力衰竭入院人数预测的平均绝对百分误差(MAPE)为7.055%,平稳R²为0.738;心力衰竭平均住院日预测的MAPE为4.323%,平稳R²为0.698。实际住院人数及平均住院日基本位于预测值的95%置信区间内,表明所建立的温特斯指数平滑模型能较好地用于心力衰竭入院人数及平均住院日的预测。结论 温特斯指数平滑模型能较好地预测心力衰竭住院患者人数、平均住院日的季节变化趋势,能为医院合理配置医疗资源提供方法参考及科学依据。     

利用一阶自回归模型对我院入院人数进行预测

目的 了解我院未来入院病人的总趋势,为医院人、财、物的合理配置提供参考依据.方法 通过2000-2008年的数据,运用最小二乘法,通过使用Eviews软件,对2009年的入院病人进行预测.结果 预测出我院2009年的点预测值和区间预测值,而2009年的实际值正好落在预测区间内,预测结果满意.结论 可预测我院未来几年入院病人数,为医院领导合理安排配置病床,提供依据.     

灰色预测和灰色关联分析在医院管理中的应用

目的 论述和探索灰色预测和灰色关联分析在医院管理中应用的方式和途径。方法 以某医院入院人数为例,应用灰色系统理论建立了ＧＭ（１,１）灰色预测模型和面积关联度分析法,对该院１９９２年至２０００年的入院人数及影响入院人数的院内因素进行了预测和分析。结果 所建预测模型拟合精度高（Ｃ＝０．０４６〈０．３５,Ｐ＝１〉０．９５）可用于外推预测;所选的与该院入院人数相关的７个比较因素,其关联程度由强到弱依次为病床周转次数、治愈有效率、在岗医务人员数、病床数、平均住院日、门急诊人次、病死率。结论 灰色预测和灰色关联分析的有机结合在医院管理中有更为广阔的用途。     

基于支持向量机模型的河南省乡镇卫生院医疗卫生服务需求变化趋势及预测研究

目的 对河南省乡镇卫生院医疗卫生服务需求的变化趋势进行分析及预测,为河南省相关部门制定卫生规划、合理调整乡镇卫生院医疗卫生资源配置提供参考依据。方法 选取诊疗人次数、入院人数两项指标对2010—2019年河南省乡镇卫生院医疗卫生服务需求的变化趋势进行分析。以2010—2018年的历史数据作为训练样本、2019年数据作为检验样本,采用支持向量机模型分别建立诊疗人次数和入院人数的预测模型,并对2020-2024年河南省乡镇卫生院医疗卫生服务需求量进行预测。结果 2010—2019年的10年中,河南省乡镇卫生院年均诊疗人次数为0.95亿次,10年累计增长了78.46%,年平均增长率为6.65%;年均入院人数为307.17万人,10年累计降低了0.23%,年平均增长率为-0.03%。模型预测结果显示,2020—2024年平均诊疗人次数增至1.08亿次;2020—2024年平均入院人数降至251.52万人。结论 2010—2019年间河南省乡镇卫生院的诊疗人次数总体呈上升趋势,而入院人数总体呈现为负增长。2020-2024年河南省乡镇居民在门、急诊卫生服务需求方面将持续处于较高水平,在入院需求方...     

北京市缺血性脑卒中日入院人数预测研究

目的 建立每日缺血性脑卒中入院人数的广义相加预测模型,根据模型模拟结果,对两种模型方法进行分析,比较区分优劣.方法 根据北京市的空气污染物和气象数据,建立两种广义相加模型预测2013-2017年北京市的缺血性脑卒中日入院人数,并比较模型的拟合与预测效果.结果 2013-2017年北京市缺血性脑卒中入院人数共380 12...     

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.     

马尔科夫修正的组合模型在江苏省医疗服务需求变化趋势及预测中的应用

目的 了解当前江苏省医疗服务需求现状，并预测其变化趋势，为政府促进卫生资源的结构优化和效率提高提供合理建议。方法 采用马尔科夫修正的组合模型进行数据的处理及预测。结果 2005-2018年间江苏省诊疗人次数增长了262.47%,入院人数增长226.22%。预测结果显示，2022年江苏省诊疗人次数将达68392.887万人，入院人数将达1959.749万人。结论 2019-2022年江苏省医疗服务需求仍持续增长，政府需进一步合理推进医疗卫生资源配置，加强基层卫生医疗机构建设，畅通双向转诊，持续推进分级诊疗，促进医养结合产业的发展，并继续发展“互联网+医疗健康”,满足居民不断上涨的医疗服务需求。     

趋势季节模型在医院统计预测中的应用

本文根据我院1989～1992年度入院人数的历史资料,运用趋势季节模型法对1993年度各月的入院人数进行预测,以期找出季节变动在肿瘤医院工作中所反映出的规律。