分类号：
出版年·卷·期（页码）：2017·18·第1期（50-54）
DOI:
1
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摘要 目的 对某院 2011 年 1 月-2016 年 5 月乳腺外科出院人数进行时间序列预测分析，旨在为医院信息化、科学化管理提供参考依据，同时对 ARIMA 模型和 Holt-Winters 模型进行分析比较。 方法 通过ARIMA 模型和 Holt-Winters 模型对乳腺外科出院人数进行模型训练，然后利用 2016 年 6 月、7 月出院人数进行验证，并利用所建立的模型对 2016 年 8 月-12 月出院人数进行预测。通过 ARIMA 模型和 Holt-Winters模型对出院人数数据进行拟合，并与 2016 年 6 月和 7 月实际值进行比较。 结果 ARIMA(0,1,2)(1,1,0)12模型中非季节性移动平均系数 MA1=-0.9549,季节性自回归系数 SAR1=-0.3278。Box-Ljung 统计量检验均无统计学意义(P=0.148)，因此残差序列为白噪声序列。Holt-Winters 模型对时间序列数据进行对数变换修正后的α,β,γ的估计值分别为 0.19,0.31,0.76。Box-Ljung 检验统计量无统计学意义(P =0.88)，意味着延迟 1～20 阶为非零自相关，并且预测误差在整个时间段呈现出服从零均值，方差不变的正态分布。 结论乳腺外科出院人数存在逐年上升的趋势，并且具有很明显的季节性趋势，Holt-Winters 模型相比 ARMIA 模型对于短期的出院人数预测具有更强的实用价值，可作为科学管理提供参考依据。
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杨博文①,迟卫军①,付凌雨①②③,*,苏,芃④.ARIMA 模型与 Holt-Winters 模型在乳腺外科出院人数预测中的应用.《中国病案》杂志社,2017,18(1):50-54.
英文著录格式:
..No Title Settings,2017,18(1):50-54.
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