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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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 …     

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.     

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.     

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.     

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。     

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。     

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。     

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.     

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.     

应用移动平均季节指数法预测门诊量和出院人数

目的通过对门诊量和出院人数的预测,为医院现代化管理提供依据。方法应用移动平均季节指数法预测门诊量和出院人数。结果预测结果与实际情况相符。结论移动平均季节指数法,是利用移动平均法分解时间序列4类变动因子,既消除长期趋势变动又消除循环变动和不规则变动的影响,比较精确地反映季节变动情况的季节指数,在此基础上再进行预测。     

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 …     

医院出院人数的长期趋势及季节因素分析

目的分析我院1996—2006年出院人数长期趋势及季节因素。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我们可以明显地看出我院的出院人数呈逐年上升趋势;通过季节指数比较,可以看出每个季度各临床科室出院人数有着明显的季节变化。结论我院的现有规模已不适应医院的发展,需要建造新的病房大楼以适应不断增长的病人数。我们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。     

出院人数中不含体检人数对统计报表的影响

在医院统计工作中,常见到体检者出院卡,为了说明出院人数中不含体检人数对统计报表准确性的影响,本文仅以广东省某医院综合科为例作说明。 1 资料来源 笔者查阅该医院综合科1996年1月1日至12月31日人、出院登记本,1996年该院《医院工作报表》及收集了所有住院体检病例的资料,剔除12例记录不详者,共63例。其中男性46例,女性17例。 2 结果与分析     

恶性肿瘤死亡人数曲线趋势分析及预测

目的对某院1981—2003年历年在院恶性肿瘤死亡人数进行时间序列曲线趋势分析及预测。方法运用时间序列多项式曲线趋势模型分析和预测未来趋势。结果得到2004—2008年恶性肿瘤死亡人数的点估计值及其95%置信区间。结论三次多项式追溯预测值非常接近实际值,长期趋势比较合理,选定其为预测模型。