季节性指数平滑法在预测某院儿科门诊人次中的应用

目的应用季节性指数平滑法预测某院儿科门诊人次,为儿科合理调配医疗资源提供科学依据。方法基于2013年1月1日-2018年12月31日某院儿科门诊人次数据,使用SPSS22.0软件建立季节性指数平滑模型,采用2016年1月1日-2018年12月31日各季度儿科门诊人次数据进行验证,并对2019年1月1日-2020年12月31日儿科门诊人次进行预测。结果季节性指数平滑法的最优预测模型为Winters相加模型,该模型在Gamma(趋势)、Delta(季节)均有统计学意义,平稳的R^2分别为0.76,R^2值为0.79,标准化的BIC为20.69,模型残差为白噪声序列,平均相对误差为8.85%;2019年1月1日-2020年12月31日某院儿科门诊人次的预测仍呈现出持续上升的季节性和周期性趋势。结论季节性指数平滑法的Winters相加模型能够较好的拟合该院儿科门诊人次的实际值,可用于儿科门诊量及变化趋势的预测,值得推广应用。     

应用季节指数法和季节性指数平滑法预测某院妇科肿瘤门诊人次

目的应用季节指数法和季节性指数平滑2种方法分析及预测某院妇科肿瘤门诊人次,为更好地分配医疗资源和提升医院管理水平提供参考。方法收集2015年1月1日-2018年12月31日某院妇科肿瘤16个季度共32 248人次的门诊就诊数据,采用Excel2010建立数据库,运用季节指数法和季节性指数平滑法分析及预测。结果报告期内某院妇科肿瘤门诊人次呈逐渐增长趋势;门诊人次最低的为第4季度,季节指数为94.04%,最高为第2季度,季节指数为158.22%;直线趋势季节预测2019年各季度妇科肿瘤门诊人次的相对误差范围为0.50%~9.41%,平均相对误差为3.68%;季节性指数平滑法拟合的最优模型为简单季节模型,平稳的R2为0.65,R2为0.71,经Ljung-Box Q检验,残差为白噪声序列(P>0.05);简单季节模型预测2019年各季度妇科肿瘤门诊人次的相对误差范围为0.8%~4.65%,平均相对误差为2.92%。结论某院妇科肿瘤门诊人次呈逐渐增长趋势,季节性指数平滑法拟合的简单季节模型预测精准度更高一些,科室应根据门诊人次季节特征,合理调配卫生资源,科学安排医护人员工作时间,以进一步提升医疗服务能力。     

应用趋势季节模型预测医院门诊人次

目的预测某医院门诊人次,为医院门诊管理提供科学依据。方法依据某医院2007年-2011年门诊人次,采用趋势季节法建立门诊人次预测模型,对该院2012年门诊诊次进行季节预测。结果通过季节趋势预测,得到该院2012年各季门诊人次的点估计值和区间预测值。结论趋势季节模型简便易行,预测效果好,可为医院工作的发展规划提供一定依据。     

某医院出院人次季节变动规律和预测分析

目的:对某医院2006-2011年出院人次季节变动规律和预测进行分析。方法:采用长期趋势模型预测法及季节指数分析法。结果:根据直线趋势方程可以看出出院人数呈逐年上升趋势,并对2012出院人次进行预测,结果预计为92649人次;通过季节指数比较,可以看出出院人次有着明显的季节变化。结论:医院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,同时要加紧医院硬件和软件建设,以适应患者数量不断增长的需要。     

运用趋势季节模型预测出院人数

目的探讨趋势季节模型在出院人数预测中的应用。方法根据某院2003年~2007年统计资料,采用趋势季节法建立出院人数预测模型。结果建立趋势季节回归模型为：Y=3223.10＋80.04t,方差分析结果P〈0.05,显示该方程呈直线相关关系,预测值=季平均预测值×各季季节比率。结论该方法简便易行,预测效果好,可为医院管理决策提供依据。     

长期趋势及季节因素分析在医院统计工作中的应用

目的 分析笔者所在医院1999年～2009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 根据直线趋势方程可以明显地看出笔者所在医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 笔者所在医院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;同时要加紧医院的硬件建设,以适应不断增长的患者数.     

门急诊量和出院人数预测线性回归模型的建立和应用

目的：依据某三甲医院2009年-2013年门、急诊人次和出院人数建立一元线性回归模型,预测2014年上半年的相关指标并与实际数量比较。方法利用近五年门急诊人次和出院人数与年代之间采用一元线性回归模型进行回归分析,根据回归模型系数评估2014年上半年门急诊人次和出院人数的预测值和95%置信区间,门诊人次、急诊人次和出院人数分别与年代做线图,并对人数随年代变化做相关性检测。结果2009年-2013年门诊、急诊人次和出院人数随年代增加均具有统计学意义（p＜0.05）。99%门诊人次、79%的急诊人次和99%的出院人数的变化是由年代决定的。预测2014年门诊人次2845144,急诊人次为207038,出院人数为46654。2014年上半年门急诊人次和出院人数与实际2014年门急诊人次和出院人数相比,均在预测值95%置信区间内。结论门急诊人次、出院人数与年代有较好线性关系,可以用一元线性回归模型进行回归分析并预测。     

口腔科门诊工作量预测的探讨

本文应用趋势季节模型对口腔科门诊工作量的预测方法作了探讨,现报告如下。资料和方法 1.门诊就诊人次是评价门诊工作量大小的主要指标。就诊人次资料为我院1983—1986年口腔科挂号就诊的资料,共43717人次,平均每年10929人次。 2.应用趋势季节模型预测门诊就诊人次,并以我院1987—1988年第一季度的实际就诊人次验证预测结果。预测的基本数学模式为:     

ARIMA乘积季节模型在出院人数预测中的应用

目的了解医院住院量的变动趋势,对医院出院人数进行预测分析,为科学决策提供依据。方法应用乘积季节ARIMA模型对某院2003年1月-2013年12月出院人数进行模型拟合,预测2014年各月出院人数,用2014年1月-6月份实际资料评估模型的预测效果。结果该院出院人数呈明显的季节效应,且出院人数逐年小幅递增;乘积季节ARIMA(1,1,1)×(0,1,1)12(不含常数项)模型为最优模型,标准化的BIC(标准化贝叶斯信息量)和平均绝对误差百分比(MAPE)值最小,BIC值为11.98,MAPE值为5.43。Ljung-Box检验无统计学意义(Q18=10.575,P=0.782)。结论乘积季节ARIMA模型可以较好地拟合出院人数的变化趋势,是一种短期预测精度较高的预测模型。     

最小二乘法预测门诊人数

目的建立趋势线性模型,预测2011-2012年门诊就诊人数。方法采用最小二乘法对模型进行回归分析。结果 2011和2012年的预测门诊人数分别为162.25万、170.68万人次,2011年门诊人数实际值为165.77万人次,误差仅为2.17%。结论应用最小二乘法对门诊人数预测,效果较理想,可为医院工作计划和决策提供了理论依据。     

某院门诊人次变化特征分析

目的探讨医院门诊人次变化特征,为医院提供科学有效的门诊统计数据,使门诊医疗服务得到进一步的提高。方法对某院2002年至2011年门诊人次进行直线回归分析,并计算季节指数。结果直线回归方程有显著的统计学意义（P〈0.001）,回归平方和占总平方和的91.1%,回归系数为正值,显示门诊人次有直线上升趋势,每年大约增加21222人次。季节指数计算结果显示门诊人次有明显的季节波动趋势。二季度和三季度季节指数都大于100%,是门诊流量高峰期,一季度的季节指数最低,是门诊流量的低谷期。4月至9月以及11月的季节指数都大于100%,是门诊流量的高峰期,其它月份的季节指数都小于100%,是门诊流量的低谷期,其中2月份是门诊流量的最低谷。结论医院应根据门诊人次的变化特征优化配置人员和设备。     

利用趋势季节模型预测犬伤门诊人次数

目的：为有效控制狂犬病,合理分配人力资源,全面做好犬伤门诊工作。方法：我们以1995-1999年犬伤门诊统计人次数,应用趋势模型预测方法,预测2000年度犬伤门诊人次数。结果：以季节序号t为自变量,就诊人次数为因变量,求得直线回归方程为Yc=4．082 0．0015t,预测2000年度犬伤门诊人次数为1650,全区同年实际犬伤门诊人次数为1628,全年绝对误差22人,相对误差为1．33％,l～4季度分别为-6．55％,26．53％,-6．98％和-6．20％。由此可见,消除季节变化的影响因素,使2000年预测值比较接近实际值,除第二季度外,季节预测值的相对误差分别在较小的范围内。结论：表明该模型同样适用狂犬病预防门诊人次数的预测。加强第一季度违章犬捕杀,做好有证犬免疫工作,削弱第二、三季度的犬伤高峰,对狂犬病的预防有重要意义。     

季节变动分析法在出院人数预测中的应用

季节变动是将观察值按季节编制的时间序列。医院统计资料中有许多是随着季节变化的时间序列指标，例如门、急诊人次，出、入院人数，病床使用率，病床周转次数，平均病床工作口和医疗收入等。本文根据我院2000年～2004年出院人数的历史资料，运用季节变动分析法，通过季节比率、预测值、预测指标误差的计算，分析5年内出院人数的变化趋势和季节变动情况（见表1）。     

移动平均比率法预测门诊诊次

目的探讨运用移动平均比率法配合最小二乘法预测医院门诊诊次。方法用季节预测法中的移动平均比率法计算趋势值与季节指数,用移动平均比率法配合最小二乘法建立预测模型。结果根据某院2003年~2006年的数据预测出2007年各月的门诊量。结论本方法简单科学,可为医院管理决策提供依据。     

“十二五”期间门诊人次和住院人数的预测

目的预测我院门诊人次和住院人数,为制定＂十二五＂各项计划提供理论依据。方法用时间数列指标平均增长量和回归直线方程进行预测。结果通过方差分析得到前十年门诊人次和住院人数P〈0.01,线性关系显著。从而得到门诊人次预测模型为：Y=141.124＋20.742t,出院人次预测模型为：Y=4.524＋0.776t,得到预测年的点预测值和区间预测值。即在各种条件相对稳定的情况下平均每年分别增加20,742人次和776人。结论回归直线方程进行预测,是统计理论在实际工作中的应用,具有较好的实用性。     

运用趋势季节模型分析江苏省疟疾流行规律

目的运用趋势季节模型预测法,分析江苏省2003～2007年疟疾病人季节变动规律。方法通过对江苏省2003～2007年分季本地人口和外来流动人口疟疾疫情资料进行分析,推算2008年分季本地人口和外来流动人口疟疾发病数。结果2008年江苏省1～4季度预测本地人口疟疾发病人数分别为25、108、336、137,实际发病人数分别为23、83、176、74。预测外地流动人口疟疾发病人数分别为17、94、266、94,实际发病人数分别为19、92、154、47。结论趋势季节分析法计算简单,可分析趋势、季节和周期变动,但由于其数学模型的导出忽略了不规则变动,仅适用于短期预测。一旦防治措施改变,应更新预测。     

温特斯线性和季节性指数平滑预测模型应用探讨

目的：探讨温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型在医院管理中的应用价值.方法：建立温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型对成都市卫生局所属医院2009年1-4季度门急诊诊次进行季节预测,并评价该预测模型的预测精度.结果温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型对成都市卫生局所属医院2009年1-4季度门急诊诊次的定量预测结果满意.通过计算机反复迭代试算,获得了一组最佳的平滑常数（а,β,γ）,使预测模型的预测误差最小.该预测实例平均绝对百分误差（MAPE）为3.5703%〈10%,预测精度较高.结论：温特斯线性和季节性指数平滑法在医院管理中有实用价值.在建立预测模型时,结合计算机进行迭代运算,可建立最佳预测模型,进一步提高预测精度.     

初探季节变动分析法在卫生事业管理工作中的应用

目的:用季节变动分析法分析2002～2005年病床使用率季节变动规律,预测2006年病床使用率情况,为医院管理提供真实可靠依据.方法:用季节变动分析法,应用移动平均,趋势预测值,趋势值的剔除计算方法,计算病床使用率,结果:病床使用率第2、第3季度较高.说明春季和夏季是心脑血管及精神病人高发期,该季节正农忙季节,病人在家没有照顾,故送到医院.第1、4季度较低,说明农忙过后患者接回家,春节多数患者回家,病床使用率低.     

季节变动分析法在出院人数预测中的应用

季节变动是将观察值按季节编制的时间序列。医院统计资料中有许多是随着季节变化的时间序列指标,例如门、急诊人次,出、入院人数,病床使用率,病床周转次数,平均病床工作日和医疗收入等。本文根据我院2000年～2004年出院人数的历史资料,运用季节变动分析法,通过季节比率、预测值、预测指标误差的计算,分析5年内出院人数的变化趋势和季节变动情况(见表1)。·医院管理·2006年9月第3卷第9期World Health Digest·154·2004123417181920368237724161464937504066————36263908————28932436140062594678967905992980101.596.5————合…     

运用最小平方趋势季节乘法模型预测门诊人次

目的：找出医院门诊量的季节变动规律,用最小平方趋势季节乘法模型预测门诊人次,得出未来门诊量的趋势预测资料,使其成为制定工作计划的可靠决策依据。方法：选取近5年门诊人次资料,运用最小二乘法,计算各月季节比率,拟合直线趋势方程,剔除趋势,进行检验和最后的趋势预测,并且以95%的置信程度进行区间预测。结果：预测2009年的总门诊人次为748622,将比2008年人次703324增长6.4%。结论：通过09年的预测分析可知每个月门诊波动情况,在低峰期可安排医护人员休假,高峰期可多开门诊室,加强患者分流。