中国医院统计
中國醫院統計
중국의원통계
CHINESE JOURNAL OF HOSPITAL STATISTICS
2009年
4期
312-315
,共4页
ARIMA模型%门诊量预测模型%X-11季节调整法%趋势外推法
ARIMA模型%門診量預測模型%X-11季節調整法%趨勢外推法
ARIMA모형%문진량예측모형%X-11계절조정법%추세외추법
目的 分析影响医院月门诊量的主要因素,提高医院月门诊量预测工作准确性,提高科学预见性. 方法 采用X-11季节调整方法、引入虚拟变量拟合趋势直线方程,剔除趋势后建立ARIMA模型,预测医院的各月门诊量,并与月门诊量时间序列直接建立的ARIMA模型进行比较. 结果 趋势模型3个参数的拟合系数均很显著,以残差序列所建立的ARIMA模型的参数也均是显著的. 结论 剔除季节因素和趋势因素建立的ARIMA模型,对时间序列进行拟合的结果远远优于直接对月门诊量建立的ARIMA模型的拟合结果.ARIMA模型更适合于做短期预测,对剔除季节因素和趋势因素的平稳时间序列以ARMA模型拟合后,再合成季节因素和趋势因素的模型所做的中长期预测精度高.
目的 分析影響醫院月門診量的主要因素,提高醫院月門診量預測工作準確性,提高科學預見性. 方法 採用X-11季節調整方法、引入虛擬變量擬閤趨勢直線方程,剔除趨勢後建立ARIMA模型,預測醫院的各月門診量,併與月門診量時間序列直接建立的ARIMA模型進行比較. 結果 趨勢模型3箇參數的擬閤繫數均很顯著,以殘差序列所建立的ARIMA模型的參數也均是顯著的. 結論 剔除季節因素和趨勢因素建立的ARIMA模型,對時間序列進行擬閤的結果遠遠優于直接對月門診量建立的ARIMA模型的擬閤結果.ARIMA模型更適閤于做短期預測,對剔除季節因素和趨勢因素的平穩時間序列以ARMA模型擬閤後,再閤成季節因素和趨勢因素的模型所做的中長期預測精度高.
목적 분석영향의원월문진량적주요인소,제고의원월문진량예측공작준학성,제고과학예견성. 방법 채용X-11계절조정방법、인입허의변량의합추세직선방정,척제추세후건립ARIMA모형,예측의원적각월문진량,병여월문진량시간서렬직접건립적ARIMA모형진행비교. 결과 추세모형3개삼수적의합계수균흔현저,이잔차서렬소건립적ARIMA모형적삼수야균시현저적. 결론 척제계절인소화추세인소건립적ARIMA모형,대시간서렬진행의합적결과원원우우직접대월문진량건립적ARIMA모형적의합결과.ARIMA모형경괄합우주단기예측,대척제계절인소화추세인소적평은시간서렬이ARMA모형의합후,재합성계절인소화추세인소적모형소주적중장기예측정도고.
