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基于R语言时间序列的ARIMA模型预测某三甲综合医院人均月住院费用和住院日的研究
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作者 李君 曹良海 《中国卫生产业》 2024年第11期220-224,共5页
目的运用自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Intergrated Moving Average,ARIMA)建立月平均住院费用和住院日的医学经济学模型,为医院精细化管理提供依据。方法利用R4.0.2软件对2017年1月—2021年12月四川大学华西医院宜宾医院(宜... 目的运用自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Intergrated Moving Average,ARIMA)建立月平均住院费用和住院日的医学经济学模型,为医院精细化管理提供依据。方法利用R4.0.2软件对2017年1月—2021年12月四川大学华西医院宜宾医院(宜宾市第二人民医院)的平均住院费用和住院日数据建立时间序列ARIMA预测模型。结果住院费用最优模型为ARIMA(0,1,1),赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)=924.35,贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC)=928.51,残差Ljung-Box Q=12.51(P=0.768),可认为残差序列为白噪声。平均住院日的最优模型为ARIMA(5,1,1),AIC=87.49,BIC=104.11,残差Ljung-Box Q=10.05(P=0.612),可认为残差序列为白噪声。2022年1—12月实际值与预测值基本吻合,月人均住院费用和人均住院日的平均相对误差为0.55%、0.29%。结论建立基于时间序列ARIMA模型能够为合理配置卫生资源提供强有力的数据支撑。 展开更多
关键词 自回归积分滑动平均模型 平均住院费用 平均住院日 预测
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