【摘 要】
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目的 使用时间序列分解法建立数学模型,对山东省2型糖尿病“周”门诊量进行预测分析,并评价模型的预测效果.方法 首先使用移动平均法计算时间序列的季节指数(St),然后用消除
【机 构】
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山东大学齐鲁医学院公共卫生学院卫生管理与政策研究中心,山东济南250012;国家卫生健康委员会卫生经济与政策研究重点实验室(山东大学),山东济南250012;山东大学政治学与公共管理学院,山东青岛26
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目的 使用时间序列分解法建立数学模型,对山东省2型糖尿病“周”门诊量进行预测分析,并评价模型的预测效果.方法 首先使用移动平均法计算时间序列的季节指数(St),然后用消除季节影响的时间序列建立ARIMA模型,与季节指数相乘,建立相应的时间序列分解模型并进行模型精度评价.结果 建立的St x ARIMA(2,1,2)模型具有较高的拟合度,R2 = 0.947,预测2018年山东省糖尿病门诊量将同比增加20.14％,且糖尿病患者门诊就诊具有显著的季节周期性和节假日效应.结论 时间序列分解模型可以较好地拟合糖尿病门诊人次并用于短期预测,2型糖尿病门诊量的过快增长、周期性和节假日效应需要针对性的政策干预.
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