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.     

我院诊疗人次和出院人次预测

1　资料来源资料来源于我院 1993— 2 0 0 0年各年工作报表。2　方法2 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 ,折扣系数α取 0 9时 ,估计标准误差为最小 ,因此利用折扣系数α=0 9和折扣指数r分别为 7、6、5、4、3、2、1、0进行加权 ,建立门诊诊疗人次数 yt 与时间xt 的关系计算表 ,见表1。表 1　门诊诊疗人次yt 与时间xt 的关系计算表时间xt诊疗人次/万人( yt)r αr x2 t αrxt αrx2 t αryt αrxtyt ^yt ( yt-^…     

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…     

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.     

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...     

灰色GM（1,1）模型在门急诊、出院人次预测中的应用

目的 探讨灰色预测方法在医院管理中的应用,对医院门急诊量、出院人次进行预测,有助于管理者掌握医院门急诊量、出院人次的变动趋势及规律,为医院在管理、决策中的合理应用提供量化的理论依据方法 选用某医院2000-2010年门急诊人次、出院人次统计年报数据,基于灰色系统理论的建模方法建立GM（1,1）预测模型,采用Excel表进行计算,预测2011-2013年医院门急诊量、出院人次结果 根据后验差比值C和小误差概率P值的计算及预测精度等级判定,所建预测模型拟合精度高,结果较理想,可用于外推预测.预测评价结果显示：2011-2013年门急诊人次预测值为256 267、27 666、300 852人次,评价等级为合格之上（C=0.33＜0.35,P=1＞0.9）;出院人次预测值为17 739、19 044、20 445人次,评价等级为优秀（C=0.29＜0.35,P=1）.医院门急诊人次、出院人次的年增长率分别为为8.35%、7.36%.通过预测医院门急诊量、出院人次有缓慢上升趋势,且趋于平稳,是一种呈稳步上升发展态势结论 灰色预测有一定优点,不要求统计变量具有正态分布,而是在杂乱无章的、有限的、离散的数据中找出规律,按系统发展趋势预测分析,提高了预测和分析的精确度.通过预测结果相互印证,理论值接近实际值,此方法在医院管理中有实用性.     

某医院门诊住院人次变化的周期性分析

目的 分析评价某医院门诊住院人次变化的原因,为医院管理提供决策建议.方法 以某医院近5年门诊住院人次统计报表提供的数据为依据,采用时间序列直接平均季节指数法进行数据分析.结果 医院门诊人次旺季依次为12月、1月及5月,淡季依次为9月、2月及8月;周内比率显示门诊人次周一最高,周二开始下降,周四降至最低点,周五缓慢爬升,...     

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。     

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...     

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。     

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.     

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 92 649 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.     

ARIMA模型在门诊人次预测中的应用

目的 探讨ARlMA模型在门诊人次预测中的应用,阐述建模过程,建立预测模型,验证模型的适用性,为医院管理决策服务.方法 数据源于HIS集成统计与管理决策支持系统门诊报表,采集范围选自1999年～2005年逐月门诊人次数据,其中1999年～2004年各月数据用于建立时间序列模型,2005年数据用于验证所建立的模型,统计软件用SPSS13.0完成.结果 通过模型识别、参数估计、检验诊断、模型评价,建立ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12模型,具有较高地拟和精度,全年门诊人次相对误差是6.84%,各月相对误差在-3.15%～9.80%之间.实际值都在预测的95%上下限范围之内.讨论 本研究验证了ARIMA模型适用于门诊人次预测,同时在预测门诊人次时也要考虑到数据量、就医环境、患者满意度等因素.     

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。     

门诊人次与出院人数的相关分析

医院的门诊人次与住院人次是衡量医院业务状况的重要指标，门诊人次与住院人次的增加是医院发展所追求的目标。随着医疗市场竞争的加剧，各级医院纷纷推出各项改革举措，以期增加门诊和住院病人。通常门诊人次与住院人次之间，存在相应的比例关系，门诊量增加了，住院病人也相应地增加。出院人次与门诊量的哪部份最密切相关，关联程度如何？本文拟对此作一探讨。     

应用季节移动平均数法预测住院人次

目的介绍一种医院应用较广泛的预测方法——季节移动平均数法。并用此法预测我院2006年住院人次。方法依据本院2003—2005年住院人次,应用季节移动平均数法预测2006年各季度的住院人次,分析预测效果。结果2006年各季度的实际住院人次与预测结果存在误差较小。结论季节移动平均数法预测结果在医院管理应用中具有一定的客观性、准确性和说服力,这种方法具有应用广泛、方便、实用的特点。     

某医院门诊与收容人次的预测

某院是一所集医疗、教学、科研为一体的军队综合性中心医院,是军内首批三级甲等医院。近年来,由于医疗水平、服务质量的提高,门诊、收容人次数逐年增多。为了更好地对医院进行管理、规划,现将医院自启用新门诊大楼第一年1994年起,至2000年门诊人次数与收容人数进行分析,用直线回归方程数学模型预测2001—2003年的门诊人次与收容人数。门诊与收容人次这两个指标是从总工作量上反