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1、运用最小平方趋势季节乘法模型预测门诊人次摘要：H的:找出医院门诊量的季节变动规律，用最小平方趋势季节乘法模型预测门诊人次，得岀未来门诊量的趋势预测资料，使其成为制定工作计划的可靠决策依据。方法:选取近5年门诊人次资料，运用最小二乘法，计算各月季节比率，拟合直线趋势方程，剔除趋势，进行检验和最后的趋势预测,并且以95%的置信程度进行区间预测。结果:预测2009年的总门诊人次为748622,将比2008年人次703324增长6.4%0结论:通过09年的预测分析可知每个月门诊波动情况，在低峰期可安排医护人员休假,高峰期可多开门诊室，加强患者分流。关键词：I'J诊量；季节变动；趋势预测中图
2、分类号：R197.323文献标识码:B文章编号:1008-2409(2009)05-0877-02为了合理调配使用医疗资源，笔者根据我院2004^2008年门诊工作情况和门诊量对2009年门诊人次进行统计预测，为医院领导制定工作计划及决策管理提供数据依据。1资料及方法1.1资料来源我院2004^2008年医院门诊量工作报表部分。1.2方法利用SPSS和EXCEL等统计软件采用最小平方法计算长期趋势值并从原数列中剔除长期趋势，然后计算季节模型，再进行预测，最后进行估计标准误差，检验95%的置信区间控制范围。2步骤和结果2.1画出动态折线图从动态折线图上可以明显看岀门诊量有明显的增长趋
3、势变动，见图1。图12004〜2008年每月门诊人数数据散点图从2004^2008年每个刀的数据散点图可以看出，门诊虽不仅冇季节变动,还冇一定的增长趋势和随机变动。利用SPSS软件进行残差频率分布图分析，由P-P图表明，残差符合正态分布，至此可以认为回归方程的较准确。其中：Et2=n(n-l)(n+l)/3=60X59X61=71980a=Sy/n=49039.48b=Ety/Et2二13282933/71980二184.5364所求的趋势直线为：T=a+bt,即T二49039.48+184.5364t。用实际门诊最(y)除以趋势值⑴，剔除趋势值，即可得y/T,为“季节变动和随机变
4、动相对数”，简称季节比率S1。对同月季节比率简单平均，消除随机变动,求得各月季节比率。2.2进行门诊量预测将t=61,63-83依次代入趋势直线，求出09年各刀趋势预测值，各刀预测值二各刀趋势值X各月季节比率;根据预测值所得,09年的预测门诊总人次为748622,将比08年703324增长6.4%。2.3预测谋差计算2.3.1计算估计标准误差:根据最小二乘法，最小误差平方为e2t=(y-Xt)2,其中y为实际门诊人次,Xt为预测值，估计标准误差计算公式为，SE^lnEe2t,计算出趋势季节模型的预测谋差SE二2320.79(人次/月份)。2.3.2计算95%控制范围:本资料自由度n
5、-1=60-1二59,利用EXCEL的T1NV函数可以求III,t0.05(59)=2.00099536,即诊疗人次的95%预测范围是Xt±t0.05(n-l)XSE二Xt±2.0000099536X2320.799二Xt±4643.90716(人次/月份)。2.3.3按95%的概率计算，只容许最多59X0.05二3个点可以超出控制范围。本例60个预测数据，只有3个点超出范
6、札其余均落在控制范I韦I之内，处于控制状态,表明预测范围可取,是满意的。2.4预测门诊人次根据上述公式用趋势季节模型预测医院2004^2009年各刀门诊人次。而2009年的预测人数报表见表lo用图表直接交义实现
7、观察，可见2004辽008年的模型预测数据能与真实就诊人次相符合,能保持在一定的95%控制范围内，较直观地反映出2009年预测就诊流虽趋势，并2009年上半年预测除了2月一个特值点外其余的点都能较精确地预测到。2月特值出现的主要原因是：春节长假门诊患者减少。往年的春节长假都在2月份,2009年在1月底。表12009年预测人数报表月份2009年季节比率刀序号趋势值2009年预测人次10.82768656160296.2149906.3620.78047326360665.2847347.6231.07302186561034.3565491.1941.06363866761403.4
8、265311.0551.02810526961772.5063508.6361.05936777162141.5765830.7871.13547327362510.6470979.1681.10404387562879.7269421.9691.00855027763248.7963789.58100.9719497963617.8661833.32110.99385968163986.9463594.03120.95731098364356.0161608.71合
