利用excel趋势回归分析预测红细胞使用量

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1、利用Excel趋势回归分析预测红细胞使用量李岸玲（江苏省阜宁县人民医院输血科江苏阜宁224400）【摘要】目的探讨应用Excel预测临床红细胞使用量的方法。方法利用Excel的数据分析功能对临床红细胞年度使用量进行回归预测。结果临床红细胞使用量与时间序列存在回归关系，预测效果好。结论Excel预测年度临床红细胞使用量简便有效。【关键词】Excel预测红细胞【中图分类号】R319【文献标识码】A【文章编号】2095-1752（2012）32-0045-02Excel是一个功能十分强大的数据统计分析软件，它的添加趋势线和绘图功能，是其它专业统计软件所不具备的，所以E

2、xcel软件广泛应用于工业、金融业以及医学领域中［1,2］。笔者利用Excel预测我院红细胞使用量，效果很好，而且操作简便；为做好临床红细胞使用量年度计划提供了有效的帮助。1方法和结果1.1安装分析工具库由于Excel在预设状态下仅安装一些常函数，所以需先安装“分析工具库”。具体步骤为：打开Excel—工具一加载宏一分析工具库一确定，安装完毕。此时再单击“工具”按钮，其下拉菜单会多出“数据分析”功能项。1.2输入数据制图表1为我院2005〜2010年度红细胞使用量统计资料。制图通过：插入一图表一柱形图，以红细胞使用量为Y轴数据，时间序列（观测值）或年份为x轴数据

3、，得出图1我院2005〜2010年度红细胞使用量柱形图。表1我院2005〜2010年度红细胞使用量图1我院2005〜2010年度红细胞使用量柱形图及其趋势线1.3添加趋势线求出预测函数选中图表后，通过：图表一添加趋势线,显示“添加趋势线”对话框，然后根据柱形图的走势，在“类型”选项卡中，选择和柱形图走势相类似的直线趋势线，并在“选项”选项卡中选中显示公式和相关系数值，得出我院2005〜2010年的红细胞使用量趋势线及其预测函数Y=373.8X+3451.5和R2值0.863（见图1）。图1表明自变量吋间序列与因变量红细胞使用量呈直线冋归关系，红细胞使用量的变化受

4、观测值的变化影响占比例86.3%。1.4对预测函数进行检验根据表1的数据，通过：工具一数据分析一冋归一确定，得出“冋归”对话框。然后在对话框中对因变量Y值选取Cl:C9自变量x值选取Al:A9,同吋选中标志、置信度、输出区域、残差、标准残差、残差图等选项确定后得出：包括冋归统计表（略）、方差分析表（略）、冋归参数表（略）、预测急诊手术及其残差表（见表2）和残差图（见图2）等多个图表的冋归分析检验结果。表2我院2005〜2010年度红细胞使用量预测值及其残差1.5判断结果在回归统计表中，判定系数RSquare（R2）值为0.863,说明红细胞使用量（丫）与吋间序列

5、W呈高度相关，而且F=25.11,P=7.43E-03,放弃因变量与自变量无冋归关系的虚无假设，表明冋归关系成立。在冋归参数表中，Intercept（截距｝的Coefficients（系数｝为3451.5,tStat（t统计量）为11.88，P—value（P值）为2.87E-04，已达到0.05的显著水准，放弃常数项截距为0的假设。X的系数（回归系数）为373.8，t=5.01，P=7.43E-03,亦已达到0.05的显著水准，放弃冋归系数为0的假设，说明自变量x与因变量红细胞使用量Y,存在直线冋归关系，实际上冋归系数的检验与R检验是等效的；冋归系数的95%的

6、置信区间为166.7—580.9。在表2,相对于Y值，残差值均很小，标准残差（残差除以残差的标准差）没冇一个超过±1.96,表明预测值中没冇发现极端值，说明这条冋归线的冋归效果好。图2残差图也没奋残差分布呈现某种规则的变化，吻合了残差是同质和独立的假设。综上所述表明，该直线冋归函数相关程度高，拟合尚好，预测年度红细胞使用量是可靠的。2临床应用由于红细胞使用量随机性很大，短期很难预测，但长期如年度预测则相对准确，为预测2011年度的红细胞使用计划，笔者根据公式Y=373.8X+3451.5,把观测值7代入X，得丫=6068，即2011年度红细胞使用量

7、为6068U，2011年实际用红细胞5986U,和预测数相差不大。3讨论趋势是吋间序列的主要构成要素，是指现象在较长吋间内持续发展变化的一种趋势或者状态。通过对时间序列长期趋势变动的分析，可以掌握现象活动的规律性，并对其未来的发展趋势做出预测。Excel比专业统计软件经济普及，易学易用，数据丰富直观，除统计分析外更具有强大的会计、绘图、编制各种数学分析模型和数据库管理功能，便于分析决策。利用Excel进行医学趋势预测,可以通过先添加趋势线的方法，直观地选用拟合最好、R2值最大的冋归方程进行冋归预测，少走弯路，这是其它统计软件所不具备的。从年度红细胞使用预测函数曲

8、线看，B前临床用血正处于