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1、解放军医院管理杂志2009Jan;16(1)·21·HospAdminJChinPLAARIMA模型在医院出院患者预测中的应用武红涛(中国医科大学附属盛京医院信息科,沈阳110004)摘要:目的:分析医院出院患者变化规律,预测其变化趋势。方法:应用SPSS13.0软件对1999—2007年逐月出院患者进行ARIMA模型建模拟合,用所得到的模型预测2008年出院患者数据。结果:ARIMA(0,1,1)×(1,1,0)12模型很好的拟合了既往出院患者序列,参数有统计学意义。结论:ARIMA模型能很好的拟合出院患者的变动趋势,为医院管理提供决策依据。关键词:时间序
2、列分析;ARIMA模型;医院管理中图分类号:R197.32文献标识码:A文章编号:1008-9985(2009)01-0021-03PredictionofHospitalDischargedPatientswithTimeSeriesModelWUHong-tao(InformationDepartment,ShengjingHospital,ChinaMedicalUniversity,Shenyang110004)Abstract:Objective:Topredictthetrendofdischargedpatients.Methods:SPSS1
3、3.0softwarewasusedtocon2structtheARIMAmodelbasedonthedischargedpatientsfromJan.1999toDec.2007.Thenthemodelwasusedtopredictthedischargedpatientsin2008.Results:ARIMA(0,1,1)×(1,1,0)12wasexactlyfittedthedis2chargedpatientsofpreviousmonth;theestimatedparameterswasstatisticallysignifican
4、t(p=0.000).Conclu2sion:ARIMAmodelcanbeusedtopredicatethetrendsofdischargedpatients,whichwillbeusefulforhospitalmanagertomakedecisions.Keywords:timeseriesanalysis;ARIMAmodel;hospitalmanageHospAdminJChinPLA,2009,16(1):21-23.段,重新选定模型;④预测应用。1前言3结果出院患者数量是医疗工作的重要指标。科学准确地分析出院患者的动态变化,有助于医院
5、管理者掌握3.1医院患者原始资料趋势分析对1999—2007年本院情况、及时发现问题。由于出院患者受到多种因各月份的出院患者绘制时序分布图(图1)。由图1可素的影响,既有长期趋势、季节效应,又有随机波动效以看出,出院患者呈明显上升趋势,序列方差前后差应,所以,一些简单预测模型难以保证预测的准确性。距明显,以年为周期的变化也很明显。据以上特点,首本文利用时间序列分析中广泛应用的ARIMA模型对先对序列进行自然对数变换,然后进行一次一般差分医院1999—2007年出院患者资料进行拟合预测,为医一次季节差分,分别消除趋势和季节因子的影响。院管理者提供决策依据。2材
6、料和方法2.1资料来源本院1999—2007年出院患者数据。2.2方法ARIMA模型全称为自回归移动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简记ARIMA),是由博克思和詹金斯于20世纪70年代初提出的著名时间序列预测方法。本文用SPSS13.0软件进行数据处理与分析。ARIMA模型建模过程按4个[1]阶段进行:①序列平稳化:ARIMA的应用需要时间序列符合平稳性的要求;②模型的识别:主要是根据图1原始资料时序图ACF图和PACF图的特征,提出几种可能的模型作进3.2ARIMA模型建立根据差分变换的次数
7、,对序一步分析;③模型参数估计和模型诊断:对提出的模型收稿日期:2008-05-02进行参数估计和诊断,如模型不恰当,则回到第二阶作者简介:武红涛,男,科员;电话:024-83956723解放军医院管理杂志·22·2009Jan;16(1)HospAdminJChinPLA列作自相关图ACF图和PACF图(图2、图3)。图中显表22008年各月出院患者预测值示序列不是白噪声(p>0.05)可以应用ARIMA模型拟合,自相关系数在P>1后骤减,偏自相关系数递减月份出院患者预测值但拖尾。根据以上逐步判断模型为ARIMA(0,1,1)。17074季节模型的P、Q判
8、断较为困难,但根据文献参数超过26143[2]2阶的
