北大人民医院门诊人次数季节变动分析及趋势预测VIP免费

北大人民医院门诊人次数季节变动分析及趋势预测摘要：本文目的是想通过对北大人民医院2005-2012年各季度门诊人次数走向的了解，并运用线性趋势季节模型来预测2013年门诊人数并进行数据的季节分析。为今后医院在门诊部门人力，物力等方面的资源配置上提供依据，能更好，更及时的应对医院门诊人数的高峰期。本文所采用的方法是线性二次指数平滑法，趋势分析法和霍尔特-温特斯指数平滑法，结果是，结论是北大人民医院的门诊总数变动是呈上升趋势，门诊量变动有一定的季节规律，医院应根据季度的不同来合理安排门诊部门的人力，物力。关键词：线性趋势季节变动季度预测门诊人数;引言：在医疗领域，医院的门诊人次数会受季节变动的影响,。门诊部门是一所医院的重要职能部门，对医院的门诊量进行分析和预测，可以为医院制定工作计划和决策管理提供依据。本文运用趋势分析法和霍尔特-温特斯指数平滑法对北大人民医院2005—2012年各季度门诊人次数的分布、变动趋势进行分析，找出季节规律，为医院门诊部门制定应对措施提供依据。资料与方法1、资料来源：北大人民医院2005—2012年医院工作报表,资料真实可靠。具体内容详见表1。（1）数据表表1：北大人民医院2008—2012年各季度门诊诊疗人次数年度第一季度第二季度第三季度第四季度合计20051219071394771677241634515925592006141230160756188190179056669232200716423918079221429020634276566320081844052110352466182425668846242009215469238582265755261652981458201023435527355630926129637411135462011256377294983325654316902119391620123019643491203847003687451404529（2）散点图2005-2012年各季度门诊人次数100000150000200000250000300000350000400000135791113151719212325272931可看出季度数据形态是线性趋势季节型时间序列。2005-2012年各年门诊人次总数50000060000070000080000090000010000001100000120000013000001400000150000020052006200720082009201020112012年度门诊人次总数2、分析方法：2.1线性二次指数平滑法先把各季度数据整合成年度数据，然后应用布朗单一参数线性指数平滑法。步骤：当时间序列有趋势存在时，一次和二次指数平滑都落后于实际值，将一次和二次平滑值之差加在一次平滑上，则可对趋势进行修正。其平滑公式为：式中，为一次指数平滑法，为二次指数平滑法，Xt为本期观测值。由两个平滑值可以计算线性平滑模型的两个参数：得到线性平滑模型：计算过程中，的取值试用过0.1,0.2,0.3,.0.5,0.8,最后通过对比残差和绝对值百分比，决定选用。计算结果如下：(表2)A=0.5年度t人次数St1St2atbtFt+T（m=1）error2005159255959255959255920062669232638563620161.3656964.327602.2820073765663714823676958.3752687.656796.98684566.60.11846420084884624816704760805.4872601.783847.18809484.560.09282420095981458915556853655.9977456.592850.47956448.870.0261482010611135461034350962072.41106628108416.510703070.040399201171193916113009010628831197297100810.31215044.30.017389201281404529129475312020051387501139122.31298106.90.081983201391526623.80.062868预测模型的求解过程如下：已知目前周期序号t=8，，将第8周期的一次，二次指数平滑值代入得：得到线性预测模型为：求下一期门诊人次数的预测值，下个月的周期序号t=9，即：m=9-8=1（人）计算得出绝对百分比误差是6.287%，预测出2013年门诊人次数是1526623.8。2.2趋势比率法：趋势比率法是根据各期数据的实际值，首先建立趋势预测模型，求得全部各期的趋势值，然后以实际值剔除趋势值，进行同季平均，计算出季节指数，最后用季节指数和趋势值结合来求出预测值。步骤如下：(1)用最小二乘法来确定a，b，建立趋势线方程：(2)根据趋势线方程，计算各期趋势值T1，T2，…,Tn。(3)剔除趋势,得到季节和随机因素的混合值：(4)初步估计季节指数。对同季节的求平均值，以消除随机干扰，将此平均值作为季节指数的初步估计值，即TySttt~tS（表3）季节指数计算表1234合计20050.9671081.0466971.1941421.10696420060.9119960.9919571.1118351.01472...