采用自回归滑动平均模型预测2011年门诊量
摘要: 目的拟合适合门诊量时间序列资料的预测模型,预测我院2011年门诊量。方法采用ARIMA模型对门诊量进行模型拟合。结果拟合模型参数具有统计学意义,方差估计值为8.97,AIC=1366.888,SBC=1373.676。对模型进行白噪声残差分析,拟合优度统计量表表明最终拟合的ARIMA模型为:(1-B)(1-B12)Yt=-11.7601+(1-0.8527B)(1-0.3947B12)et。结论ARIMA模型适用于门诊量的时间序列模型拟合,结果显示模型预测值与实际值相符合,在没有外来干预因素影响的情况下,门诊量将会继续上涨。 ...
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