运用移动平均比率法预测门诊人数

目的 建立一个简便模型公式预测医院门诊人数。方法 用季节预测法中的移动平均比率法计算趋势值与调整月指数 ,最后应用模型。结果 依据 1997— 2 0 0 0年门诊人数预测出 2 0 0 1年各月的门诊人数。结论 该方法简便易行 ,预测效果好 ,能为医院管理人员计划决策提供一个重要依据。

运用移动平均比率法预测门诊人次

目的:运用移动平均比率法预测门诊人次。方法:选择某医院2000～2004年每季度的门诊人次数据资料,使用移动平均比率法进行分析、预测。结果:该院2005年各季度的门诊人次均在预测范围内。结论:移动平均比率法可以为我们提供较准确的预测数据,为医院管理提供决策依据。

移动平均比率法预测门诊诊次

目的探讨运用移动平均比率法配合最小二乘法预测医院门诊诊次。方法用季节预测法中的移动平均比率法计算趋势值与季节指数,用移动平均比率法配合最小二乘法建立预测模型。结果根据某院2003年-2006年的数据预测出2007年各月的门诊量。结论本方法简单科学,可为医院管理决策提供依据。

应用季节移动平均比率法预测细菌性痢疾发病人数

目的探讨葫芦岛市细菌性痢疾发病人数的变动规律并进行外推预测。方法收集辽宁省葫芦岛市1990-2009年的逐月和逐年细菌性痢疾疫情资料。首先应用von Neumann秩趋势游程检验判定年发病人数是否存在随年代变动的长期趋势,然后利用移动平均比率法进行季节趋势拟合分析及外推预测。结果趋势游程检验提示发病人数存在下降趋势。移动平均比率法中,指数模型决定系数R2为0.895,具有统计学意义。结论移动平均比率法综合考虑长期、季节、周期及随机趋势,预测效果较好。

基于数据挖掘的人力资源数据缺失值填补方法

现有人力资源数据缺失值填补方法均方根误差大、填补命中率低等问题。提出一种基于数据挖掘的人力资源数据缺失值填补方法。采用分裂Bregman迭代算法消除人力资源数据中存在的噪声,根据人力资源数据的时间序列特征,挖掘数据中存在的隐藏变量。根据特征对缺失值进行检测。通过FCMSI算法根据缺失值检测结果对缺失值进行填补,采用平均比率法首次填充人力资源数据,通过模糊C均值聚类算法对填充后的数据进行聚类处理,其次在协同过滤思想的基础上进一步对人力资源数据的缺失值进行填补。实验结果表明,所提方法的均方根误差小、填补命中率高。

移动平均趋势季节比率测算法在税收预测中的应用

税收收入预测是税源管理工作的重要组成部分,依据统计学的思路和方法建模和预测是税收预测时常用的方法,而利用税务部门自己掌握的税收数据资料进行税收预测是最为可行和方便的办法,时间序列分析法中的移动平均趋势季节比率测算方法正是这一思路的具体体现。本文通过案例就这一方法的运用做一介绍。

季节移动比率法在住院病人预测中的应用

住院病人数是评价一个医院工作效率的重要指标,采用移动平均比率法研究出院病人的季节波动,为临床提供每季度的指标,以便制定出季节性的计划实施方案,针对季节性的疾病做好预防措施。

浦东新区高血压就诊人数预测模型的研究

目的:建立预测浦东新区高血压就诊人数的预测模型。方法:采用季节预测方法中的移动平均比率法计算趋势值与季节指数,用移动平均比率法配合最小二乘法建立预测模型。结果:根据浦东新区2011-2014年高血压就诊数据预测2015年1-6月各月就诊人数。结论:移动平均比率法适合预测高血压就诊人数,可以为家庭医生对签约居民进行高血压的管理提供依据。

多元回归分析在教育预测研究中的运用

利用教育统计年鉴和城市年鉴的数据,将教育微观发展维度—上海高校生均教育支出作为因变量,其他影响因素作为自变量,建立回归方程式,运用多元回归和逐步回归分析的方法,对上海地区未来几年内的高校生均教育支出情况加以预测。