增长型时间序列组合模型设计及医院费用预测实证比较

时间序列分析常见于经济、管理、卫生、医疗领域指标预测问题,它以预测事物本身随时间变化数据规律来提取信息,以数学方法拟合历史数据并外推预测未来。拟合预测精度最受应用工作者关注[1]。时序资料表现为随时间变化呈平滑递增趋势特点,无明显扰动、周期性或季节性,曲线拟合法、ARIMA法为常见方法,算法原理不同但拟合外推性能较好[2]。组合预测模型设计目的是集结每种方法优点,提高拟合性能及外推预测效果。本文针对此类资料特点探索几种组合建模方法,通过案例比较和验证组合建模方法对医疗费用预测的意义。

高校学生危机事件精准分类与有效应对——基于扎根理论的探索

风险社会语境下,高校危机事件频发,影响到了高校学生群体的身心健康和学业发展,也影响到了社会的稳定和长治久安。为提升高校学生危机事件分析的系统性和精准性,本文运用扎根理论这一质性研究方法,遵循扎根理论的基本过程,通过三级编码和理论饱和度检验,从66份原始文本资料中抽取出3个范畴,构建起了高校学生危机事件精准分类和有效应对的理论框架:预防为主型危机、控制为主型危机和防控结合型危机。三类危机事件的划分和应对具有相对性,凸显了不同类型的危机事件其应对的侧重点应有所区别。