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1、中国医院统计2002年9月第9卷第3期·131··论 著·SPSS在医院统计预测中的应用122张彦琦 黄 彦 田考聪【摘要】 目的 探讨SPSS8.0统计软件包中回归、指数平滑及ARIMA等时间序列分析模块的建模及诊断方法。方法根据某医院1995年1月—2001年11月的门诊人次历史资料,建立对数模型、指数平滑模型和ARIMA乘积模型,并对三者的预测结果进行比较分析。结果对数模型、指数平滑模型和ARIMA乘积模型的预测平均相对误差分别为14.34%,8.14%和4.89%。结论ARIMA乘积模型适于对有趋势性和周期性的门诊量数据进行预测。SPSS8.0统计软件包时间序列分析
2、模块操作方便,在医院统计预测中有广阔的应用前景。【关键词】SPSS软件包 统计预测模型 医院 应用中图分类号:R195.1,R197.3,TP317.4文献标识码:A 文章编号:100625253(2002)0320131204ApplicationofSPSSinHospitalStatisticalPredictionZhangYanqi1TheThirdMilitaryMedicalUniversity,Chongqing400038.HuangYan,TianKaocong.ChongqingUniversityofMedicalSciences,Chongqing4
3、00016.【Abstract】 ObjectiveTosumupthemodularsofstatisticalpredictioninSPSS8.0whichareregression,expo2nentialsmoothingandARIMAandanalyzethemethodstomodelanddiagnosethesemodels.MethodsWeestablishedlogarithmicmodel,exponentialsmoothingmodelandmodelofseasonalmultipleARIMAandcomparedtheprediction
4、ef2fectsofthem.ResultsTheaveragerelativeerroroflogarithmicmodel,exponentialsmoothingmodelandmodelofsea2sonalmultipleARIMAwas14.34%,8.14%and4.89%,respectively.ConclusionThemodelofmultipleseasonalARIMAcanbewellusedtopredictthetimeseriesofoutpatientamountwhichhasthetrendandperiodicity.Timeseri
5、esanalysismodularscanbeefficientlyappliedtohospitalstatisticalprediction.【Keywords】 SPSSModelofstatisticalpredictionHospitalApplication 统计预测在医院管理工作中正发挥着重要的作11111 直线回归预测用。本文针对医院统计预测中经常遇到的时间序列其散点图呈现直线变化的规律,SPSS预测模型资料,从SPSS不同功能模块中归纳出了几种常用为Linear:y=b0+b1x的时间序列统计预测模型,并运用于医院门诊量资11112 曲线回归预测X料的统计
6、预测分析。其散点图呈现某种曲线变化规律。SPSS提供1SPSS时间序列统计预测模型的曲线模型有:时间序列即指在一段时间内,通过对某一变量对数模型(Logarithmic):y=b0+b1lnx〔1〕2定期测量而获得的一组观察值的集合。二次模型(Quadratic):y=b0+b1x+b2x在医院统计工作中,时间序列资料是非常多见三次模型(Cubic):y=b0+b1x+b2x2+b3x3的,比如门诊量、药品消耗量等。在SPSS中适于处Logistic模型(Logistic):y=1/(1/u+bx)0b1理时间序列资料的统计模型有:bx指数模型(Exponential):y=
7、b0e1111 回归预测模型另外还有倒数模型(Inverse)、幂模型(Power)、回归预测法是分析时间序列最常用的方法之复合模型(Compound)、S型模型(S)、生长模型一,它适用于无周期变动的时间序列,一般用于作短(Growth)等。期预测。以时间为自变量x,所观察的某项变量或11113 多元线性回归预测指标为因变量y,对y建立关于x的回归方程,即为回归预测。根据y与x依存变化关系的不同,又可X作者单位:1400038 解放军第三军医大学 重庆市分为2 重庆医科大学©1995-2004Tsin
