ARIMA模型在医院门诊量预测中的应用

2014-04-03武汉市中心医院医学资讯科430014

中国卫生统计 2014年4期

武汉市中心医院医学资讯科(430014) 耿娟

在医院管理中，要有效提高医院管理水平，就要使计划具有科学性和实践性。用统计预测数据制定工作计划，可避免主观盲目性，具有较强的可操作性。门诊量是医院医疗工作的重要评价指标，科学准确地预测门诊量可为医院临床科室设置和人员配置提供可靠依据。本文利用时间序列分析中广泛应用的ARIMA模型对武汉市某综合性医院2004-2012年门诊量进行拟合预测，为医院管理者提供决策依据。

资料与方法

1．资料

选择武汉市某综合性医院2004-2012年门诊量数据作为原始数据，其中2004-2011年数据用于建立ARIMA模型，2012年数据用于模型检验，测试模型与2012年门诊量符合程度。

2．建立模型基本原理与方法

运用SPSS17.0建立门诊量资料数据库，并用相关统计学模块进行数据处理与分析。ARIMA模型建模过程按4个阶段进行[1-2]：(1)序列平稳化：ARIMA模型的应用需要时间序列符合平稳性的要求；(2)模型的识别：主要是根据残差序列的自相关函数(ACF)图、偏自相关函数(PACF)图的特征，提出几种可能的模型作进一步分析；(3)模型参数估计和模型诊断：参数估计是对识别阶段提供的粗模型参数估计并假设检验，用以判断模型是否恰当，并通过模型的残差等诊断统计量判断模型的适合性；(4)预测应用：非季节模型为ARIMA(p,d,q)，季节模型为ARIMA(p,d,q)s。如果时间序列既有季节性成分，又有非季节性成分，则需混合效应的乘积模型ARIMA(p,d,q)(p,d,q)s。