ARIMA模型在预测重庆市医院日住院量中的应用

• 作者: 叶孟良 李智涛 欧荣
• 来源期刊: 重庆医学
• 学科: 医学
• 关键词: 预测 季节 时间序列 ARIMA模型
• 年，卷（期）: 2012,（13）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 1260-1261
• 分类号: R197.3
• 字数: 1706字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-8348.2012.13.005

摘要

目的 建立预测与监测的求和自回归移动平均模型(ARIMA)的时间序列模型,研究日住院量的变化规律.方法 通过对2009年2～4月重庆市逐日住院患者量分析用Box-Ljung 统计量评价ARIMA模型的拟合度,用平均预测相对误差作为预测效果的评价指标.结果 重庆市住院患者量以周为时间周期,每周中以周一、二住院量达到高峰,周六、日为低谷.ARIMA(0,1,1)(1,1,1)7是重庆市2009年2～4月住院量预测最优拟合预测模型,一周和两周外推预测的平均相对误差分别为6.27%和9.14%.结论对住院患者量的历史数据进行时间序列分析是用于住院患者量监测的一个重要的内容.本研究所建立的ARIMA模型适用于重庆市住院患者量预测,预测精度较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶孟良	重庆医科大学公共卫生与管理学院卫生统计教研室	28	117	6.0	9.0
2	李智涛	重庆医科大学公共卫生与管理学院卫生统计教研室	1	13	1.0	1.0
3	欧荣	重庆医科大学信息管理系	15	81	6.0	8.0