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目的 基于季节性指数平滑模型,预测肺癌患者出院人次的变化趋势,探讨季节性指数平滑模型在出院人次预测中的适用性和实际应用价值.方法 收集上海市某区2014年1月1日-2020年12月31日间84个月的肺癌出院病案数据,涵盖二三级公立医院、社区卫生服务中心和民办医疗机构290.80万出院人次数据.运用SPSS21.0进行统计分析,应用2014年1月1日-2019年12月31日的数据构建季节性指数平滑模型,用2020年实际数据验证模型预测结果.结果 比较多种季节性指数平滑模型拟合结果,发现Winters加法模型预测效果最好.该模型Ljung-Box Q检验P=0.235,模型StationaryR2和R2分别为0.536和0.906,标准化BIC为7.191,RMSE和MAPE分别为33.324和5.49%.结论 季节性指数平滑模型能够对肺癌出院人次进行科学合理的预测 可为决策制定 资源配置和工作评估提供参考依据.

作者:王军伟;楚天舒;荆丽梅

来源:中国病案 2021 年 22卷 12期

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作者:
王军伟;楚天舒;荆丽梅
来源:
中国病案 2021 年 22卷 12期
标签:
季节性指数平滑模型;预测分析;肺癌出院人次
目的 基于季节性指数平滑模型,预测肺癌患者出院人次的变化趋势,探讨季节性指数平滑模型在出院人次预测中的适用性和实际应用价值.方法 收集上海市某区2014年1月1日-2020年12月31日间84个月的肺癌出院病案数据,涵盖二三级公立医院、社区卫生服务中心和民办医疗机构290.80万出院人次数据.运用SPSS21.0进行统计分析,应用2014年1月1日-2019年12月31日的数据构建季节性指数平滑模型,用2020年实际数据验证模型预测结果.结果 比较多种季节性指数平滑模型拟合结果,发现Winters加法模型预测效果最好.该模型Ljung-Box Q检验P=0.235,模型StationaryR2和R2分别为0.536和0.906,标准化BIC为7.191,RMSE和MAPE分别为33.324和5.49%.结论 季节性指数平滑模型能够对肺癌出院人次进行科学合理的预测 可为决策制定 资源配置和工作评估提供参考依据.