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目的 探讨ARIMA乘积季节模型在某医院介入导管室手术量预测中的应用价值,为合理配置医务人员和医疗资源、推动介入手术科学管理提供参考.方法 先用Eviews 9.0软件建立手术量的ARIMA乘积季节模型,再用2010年1月至2018年12月的手术量数据对模型进行检验和拟合,并对2019年4个季度的手术量进行预测.结果 建立的手术量预测模型为ARIMA(2,0,1)12,MAPE=9.4621,Theil不等系数为0.0578,BP=0.0571,VP=0.024,CP=0.9188,预测2019年4个季度手术量分别为1172台、1062台、1112台、1164台,实际为1028台、1084台、1208台、1243台,实际值与预测值的拟合情况较好,预测的手术量与实际序列趋势基本相同,全年平均相对误差在5%以内.结论 ARIMA乘积季节模型在介入手术量预测上具有较高的应用价值,可以对介入导管室手术量及变化趋势进行科学预测,可作为加强手术管理、合理安排医务人员和医疗资源的重要依据.

作者:顾梅;王雪梅;施海彬

来源:中国现代手术学杂志 2020 年 24卷 3期

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作者:
顾梅;王雪梅;施海彬
来源:
中国现代手术学杂志 2020 年 24卷 3期
标签:
介入手术 手术量 ARIMA乘积季节模型 预测
目的 探讨ARIMA乘积季节模型在某医院介入导管室手术量预测中的应用价值,为合理配置医务人员和医疗资源、推动介入手术科学管理提供参考.方法 先用Eviews 9.0软件建立手术量的ARIMA乘积季节模型,再用2010年1月至2018年12月的手术量数据对模型进行检验和拟合,并对2019年4个季度的手术量进行预测.结果 建立的手术量预测模型为ARIMA(2,0,1)12,MAPE=9.4621,Theil不等系数为0.0578,BP=0.0571,VP=0.024,CP=0.9188,预测2019年4个季度手术量分别为1172台、1062台、1112台、1164台,实际为1028台、1084台、1208台、1243台,实际值与预测值的拟合情况较好,预测的手术量与实际序列趋势基本相同,全年平均相对误差在5%以内.结论 ARIMA乘积季节模型在介入手术量预测上具有较高的应用价值,可以对介入导管室手术量及变化趋势进行科学预测,可作为加强手术管理、合理安排医务人员和医疗资源的重要依据.