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目的 探索ARIMA预测模型在医院早产儿情况统计分析中的应用,为医院管理、政策制订提供科学依据. 方法 构建ARIMA(2,1,1)(0,1,1)模型,运用ARIMA模型预测医院早产儿情况的发展趋势. 结果 ARIMA模型预测未来两年医院早产儿情况有较大的上升趋势,且呈现较强的周期性. 结论 ARIMA(2,1,1)(0,1,1)模型可以较好的拟合2005-2013年湖南省妇幼保健院医院早产儿情况的时间变化趋势,并预测了未来两年的发展趋势.ARIMA模型在医院早产儿情况的预测研究精度较高,是一种理想的研究方法.

作者:莫佳琪;文水珍;刘志辉;江岚;杨滨波;朱淳

来源:实用预防医学 2015 年 22卷 1期

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作者:
莫佳琪;文水珍;刘志辉;江岚;杨滨波;朱淳
来源:
实用预防医学 2015 年 22卷 1期
标签:
医院 早产儿 ARIMA模型 预测 Hospital Premature ARIMA model Prediction
目的 探索ARIMA预测模型在医院早产儿情况统计分析中的应用,为医院管理、政策制订提供科学依据. 方法 构建ARIMA(2,1,1)(0,1,1)模型,运用ARIMA模型预测医院早产儿情况的发展趋势. 结果 ARIMA模型预测未来两年医院早产儿情况有较大的上升趋势,且呈现较强的周期性. 结论 ARIMA(2,1,1)(0,1,1)模型可以较好的拟合2005-2013年湖南省妇幼保健院医院早产儿情况的时间变化趋势,并预测了未来两年的发展趋势.ARIMA模型在医院早产儿情况的预测研究精度较高,是一种理想的研究方法.

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