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。     

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.     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

某院门诊人数与住院人数的预测及相关分析

目的 对某院的门诊人数与住院人数进行预测及相关分析,为医院的现代化管理,促进医院的发展提供科学依据.方法应用趋势季节模型预测法.结果对门诊人数及住院人数直线趋势方程的回归系数b进行显著性检验和方差分析,P值均＜0.01,回归系数b有显著意义.预测2010年各季度门诊量分别为59 664、68 476、69 552、71 839人,预测2010年各季度住院量分别为3 141、3 342、3 354、3 882人.住院人数与门诊人数呈正相关关系.结论 2010年各季度门诊人数及住院人数实际值与预测值的符合程度达95%左右.该法预测效果好.     

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。     

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。     

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。     

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.     

基于组合预测模型对门诊量的预测

目的充分利用单个预测模型的有用信息,建立精度更高的组合预测模型。方法用1993--2002年某院门诊量实际数据建立3个单项预测模型,按“误差平方和最小”原则,将自回归预测模型、折扣最小二乘法模型和GM（1,1）模型优化组合成一新模型;然后分别用这4种模型对2003-2008年的门诊量进行预测,并对预测结果进行分析比较。结果折扣最小二乘法模型、GM（1,1）模型、自回归预测模型和组合预测模型的误差平方和分别为97．1885、57．4453、57．9136和49．5918。结论组合预测模型优于单个预测模型。     

趋势季节模型在住院人数预测中的应用

目的对某院2008--2012年的住院人数进行分析,并预测2013年的住院人数。方法采用趋势季节模型法预测住院人数。结果该院住院人数呈增长趋势。趋势变动预测方程为y=1136．38＋7．73X。2013年各季度的预测值分别是1268、1330、1324、1319人。结论通过预测住院人数为医院制定工作计划,同时为领导决策提供可靠的依据,实现卫生资源的优化配置。     

病例组合指数法在医院住院成本分析中的应用

目的：探讨住院病人成本的影响因素，并对其进行定量测量。方法：近照国际疾病ICD－9分类编码，采用病例组合指数法医院产出组成进行测量；彩和STAT，SPSS软件用最小二乘法，龄回归方法分别建立人均住院成本的回归模型并进行比较；对人均住院成本影响因素做相关分析；采用岭回归方法建立了引入病例组合指数等6个变量的人均住院成本的多元回归计量模型，结果：由于引入病例组合指数，考虑到了医院产出组成对人均住院成本的影响，使该成本分析更趋于合理；采用岭回归方法建立的回归模型相对于最小二乘法建立的回归模型而言，改善了自变量间多元共线性的效应，降低了回归系数的标准误，回归模型结果更稳定。结果：定量地测量了病例组合指数因素对人均住院成本的影响。     

医院住院人次和门诊诊疗人次的预测

目的预测医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：Yt=2417＋510Xt,门诊人次预测公式：Yt＋1=aYt＋（1-α）Yt,得到预测年的点预测和区间预测值。结论充分地发挥医学统计的预测分析作用,考虑医院发展的其它因素,为医院管理、制订计划提供可靠的理论依据。     

应用回归模型预测某专科医院妇产科人均住院费用

目的预测我院妇产科2010年人均住院费用,为妇产科管理提供依据。方法选取2001-2009年历史资料,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2010年的妇产科人均住院费用在2476元到2737元之间,妇产科人均住院费用逐年上涨。结论用回归模型预测医院妇产科人均住院费用结果精确、实用。     

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。