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SARIMA模型在医院住院人次预测中的应用 被引量:10
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作者 马春柳 刘海霞 +5 位作者 李小升 雷海科 王红 李琳 马喆 周宏 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2013年第3期432-433,共2页
住院量是评价一个医院医疗工作的重要指标,直接或间接地反映出一个医院的规模、医疗质量及医疗水平。因此,了解住院量的变化情况,对于合理安排资源,提高医疗工作效率意义重大。要了解住院量的情况,就要对其进行预测。目前预测的模... 住院量是评价一个医院医疗工作的重要指标,直接或间接地反映出一个医院的规模、医疗质量及医疗水平。因此,了解住院量的变化情况,对于合理安排资源,提高医疗工作效率意义重大。要了解住院量的情况,就要对其进行预测。目前预测的模型及方法主要有线性回归模型、神经网络模型、灰色预测模型、马尔科夫链模型以及时间序列模型等。针对住院量数据的特殊性,本文选用季节自回归滑动平均模型(seasonal auto regressive integrated movong average model,SARIMA模型),分析2000-2011年住院量的历史数据,探讨其发生发展的规律并预测未来半年医院住院量的情况,为医院规划自身发展提供科学的依据。 展开更多
关键词 ARIMA模型 灰色预测模型 住院人次 医院住院 自回归滑动平均模型 医疗工作效率 线性回归模型 神经网络模型
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