SARIMA模型在医院住院人次预测中的应用  

作　　者：马春柳[1] 刘海霞[1] 李小升[1] 雷海科 王红[1] 李琳[1] 马喆[1] 周宏[1] 

机构地区：[1]重庆市肿瘤研究所,400030 [2]重庆市肿瘤防治办公室

出　　处：《中国卫生统计》2013年第3期432-433,共2页Chinese Journal of Health Statistics

摘　　要：住院量是评价一个医院医疗工作的重要指标，直接或间接地反映出一个医院的规模、医疗质量及医疗水平。因此，了解住院量的变化情况，对于合理安排资源，提高医疗工作效率意义重大。要了解住院量的情况，就要对其进行预测。目前预测的模型及方法主要有线性回归模型、神经网络模型、灰色预测模型、马尔科夫链模型以及时间序列模型等。针对住院量数据的特殊性，本文选用季节自回归滑动平均模型（seasonal auto regressive integrated movong average model，SARIMA模型），分析2000-2011年住院量的历史数据，探讨其发生发展的规律并预测未来半年医院住院量的情况，为医院规划自身发展提供科学的依据。

关 键 词：ARIMA模型 灰色预测模型 住院人次 医院住院 自回归滑动平均模型 医疗工作效率 线性回归模型 神经网络模型 

分 类 号：R197.3[医药卫生—卫生事业管理]