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采用自回归滑动平均模型预测2011年门诊量 被引量:2
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作者 贾翠平 李静 《中国病案》 2011年第9期52-53,共2页
目的拟合适合门诊量时间序列资料的预测模型,预测我院2011年门诊量。方法采用ARIMA模型对门诊量进行模型拟合。结果拟合模型参数具有统计学意义,方差估计值为8.97,AIC=1366.888,SBC=1373.676。对模型进行白噪声残差分析,拟合优度统计量... 目的拟合适合门诊量时间序列资料的预测模型,预测我院2011年门诊量。方法采用ARIMA模型对门诊量进行模型拟合。结果拟合模型参数具有统计学意义,方差估计值为8.97,AIC=1366.888,SBC=1373.676。对模型进行白噪声残差分析,拟合优度统计量表表明最终拟合的ARIMA模型为:(1-B)(1-B12)Yt=-11.7601+(1-0.8527B)(1-0.3947B12)et。结论 ARIMA模型适用于门诊量的时间序列模型拟合,结果显示模型预测值与实际值相符合,在没有外来干预因素影响的情况下,门诊量将会继续上涨。 展开更多
关键词 ARIMA模型 门诊量 预测
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Relationship between Air Pollution Index (API) and Crowd Health in Nanchang City
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作者 Xiaozhen Liu Yue Liang Daowen Yuan 《Journal of Geoscience and Environment Protection》 2016年第4期26-31,共6页
Objective: To explore the effect of Air Pollution Index (API) on people’s health. Methods: The data on air pollution index (API), NO<sub>2</sub>, SO<sub>2</sub> and PM<sub>10</sub>... Objective: To explore the effect of Air Pollution Index (API) on people’s health. Methods: The data on air pollution index (API), NO<sub>2</sub>, SO<sub>2</sub> and PM<sub>10</sub> were based on the everyday monitoring information from environmental monitoring station of Nanchang City. The everyday outpatient service diseases information of 2005 related to air pollution from some First Level Hospitals in Nanchang city was collected, and was summarized and analyzed by statistics software of Excel 2003 and SPSS11.5. Results: The average concentrations of NO<sub>2</sub>, SO<sub>2</sub> and PM<sub>10</sub> in the air of Nanchang city from 2006-2009 were 19.70 ± 8.56 μg/m<sup>3</sup>, 44.60 ± 10.45 μg/m<sup>3</sup>, 62.30 ± 19.76 μg/m<sup>3</sup> respectively. Tight relationship was detected between NO<sub>2</sub>, SO<sub>2</sub> and PM<sub>10</sub>. Air pollution index (API) can better reflect the air pollution status of Nanchang city. There were positive correlations between API and number of outpatient service diseases, including cardiovascular disease, respiratory disease, ophthalmology disease and ear-nose-throat (ENT) disease in Nanchang city. Conclusion API was related to the number of outpatient service relative diseases. 展开更多
关键词 Air Pollution Index (API) DISEASE number of outpatient service Diseases
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差分—指数平滑预测模型在门诊人次预测中的应用 被引量:7
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作者 辛珏 季江川 《中国病案》 2009年第5期32-33,共2页
目的探讨差分—指数平滑预测模型在医院管理中的应用价值。方法建立差分—指数平滑预测模型对某院2008年门诊诊次进行定量预测,并对预测模型的预测精度进行评价。结果差分—指数平滑预测模型预测门诊诊次的结果满意。通过计算机反复试算... 目的探讨差分—指数平滑预测模型在医院管理中的应用价值。方法建立差分—指数平滑预测模型对某院2008年门诊诊次进行定量预测,并对预测模型的预测精度进行评价。结果差分—指数平滑预测模型预测门诊诊次的结果满意。通过计算机反复试算,可获得最佳的平滑常数(α),使预测模型的预测误差最小。本例预测平均绝对百分误差(MAPE)4.4040%<10%,预测精度较高。结论差分—指数平滑预测模型预测精度较高,计算简便且具有递推性质,在医院管理中有应用价值。 展开更多
关键词 差分-指数平滑模型 预测精度 预测误差 门诊诊次 卫生服务需求
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