SARIMA模型在医院门诊量预测中的应用

• 作者: 刘海霞倡 李小升 雷海科 马春柳
• 来源期刊: 中国病案
• 关键词: 时间序列 SARIMA模型 门诊量 预测
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 页码范围: 37-40
• 页数: 4页
• 字数: 3226字
• 语种: 中文

摘要

目的了解医院2000年－2011年门诊量的趋势，建立预测月门诊量的时间序列模型，为优化医疗资源配置提供科学的统计学依据。方法根据医院2002年1月至2012年12月年门诊量数据，应用SPSS18．0软件建立季节自回归滑动平均模型（Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average model ，SARIMA模型），并验证2012年7至12月份的门诊量。结果预测值与实际值的上升下降趋势基本吻合，SARIMA（0，1，1）（0，1，1）12模型为最优模型，标准化贝叶斯信息标准（Normalized Bayesian Information Criteria ，BIC）值与平均绝对误差百分比（Mean absolute percentage error ，MPE）值最小，BIC值为13．82， MPE为7．70，Box －Ljung检验无统计学意义（Q18＝17．93，P＝0．3281＞0．05）。结论 SARIMA模型能很好的拟合门诊量的变动趋势，在无外界因素影响的情况下，医院门诊量将会继续上涨。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李小升		1	4	1.0	1.0
2	马春柳		1	4	1.0	1.0
3	雷海科		1	4	1.0	1.0
4	刘海霞倡		1	4	1.0	1.0