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移动假日效应文献资料
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广州某院门诊量的ARIMA模型预测
目的 对门诊量序列进行预测,分析预测效果.方法 采用时间序列ARIMA模型,对原始门诊量序列和调整1～2月门诊量后的序列进行预测,并在调整预测值基础上计算2月份的校正预测值.结果 调整后序列的相对预测误差绝对值均值为3.84,明显小于原始序列的相对预测误差绝对值均值7.10.结论 调整1～2月门诊量序列的预测效果明显优于原始门诊量序列的预测效果.
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移动假日效应调整对春节影响月份的出院病例数预测效果研究
目的 对比用原始出院人数序列预测的直接预测值与调整移动春节效应后序列的调整预测值对春节影响月份的预测效果.方法 采用时间序列ARIMA模型进行预测研究.用移动假日效应调整方法进行出院人数移动春节效应的调整,并根据均值预测值和预测年份的调整差值计算得出调整预测值.结果 两次预测的预测模型相同,均为ARIMA(1,(1,12),1)模型.2013年2月调整预测的相对预测误差为0.4％,其绝对值显著小于实际预测的相对预测误差(-13.58％)的绝对值.结论 移动春节效应严重影响了春节效应月份的预测效果.调整移动春节效应后的调整预测值与实际值更为接近.
