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趋势拟合文献资料
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组合预测在医院门诊量预测中的应用
目的 通过构建优化组合预测模型,弥补单一预测方法的缺陷,为医院合理配置医疗资源和提高救助能力提供科学依据.方法 利用某三甲医院1990年至2010年门诊人次月度数据时间序列,基于趋势拟合法、ARIMA模型及组合预测模型,对三者的预测结果进行比较分析,并分别用三种预测方法预测2011年门诊人次.结果 组合模型预测误差的标准差(SDE)比二次型模型降低了36.7％,比ARIMA模型降低了5.2％；其预测时残差也小于其他两种单一模型的预测残差.结论 组合预测模型的预测精度优于单一模型的,可以在医院门诊人次预测中推广应用.
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季节比率测定和趋势分析在医院统计工作中的应用
门诊是医院向社会提供服务的一个窗口,是求医者进行诊断、治疗和开展预防保健的直接地方,是医院医疗工作的重要组成部分.因此,如何利用有限的人力和物力资源,科学合理地组织管理门诊工作至关重要.我们利用门诊病人流量的季节变化规律,采用季节比率测定和小二乘法的直线趋势拟合,对2005年门急诊量的趋势进行预测,为门诊管理工作提供依据.
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六种时间序列组合建模方案在卫生费用趋势拟合中的应用研究
目的:立足卫生支出等趋势预测问题时间序列组合建模研究,借助算例比较验证.方法:根据政府卫生支出时序资料,将曲线拟合法和ARIMA法建模以后,考虑了残差修正组合法和线性加权组合法(残差平方和倒数法、关联度法、相关系数法、待定系数法和等权法)两大类组合途径,共建立六个组合模型.结果:修正指数曲线、ARIMA法拟合及预测效果不错;残差修正组合法实际算例不必要,其余五种线性组合模型效果优于任何单个方法模型.结论:曲线法、ARIMA法及六种组合模型对于趋势预测有应用意义.
