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Holt-Winters模型文献资料
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ARIMA模型与Holt-Winters模型在乳腺外科出院人数预测中的应用
目的 对某院2011年1月-2016年5月乳腺外科出院人数进行时间序列预测分析,旨在为医院信息化、科学化管理提供参考依据,同时对ARIMA模型和Holt-Winters模型进行分析比较.方法 通过ARIMA模型和Holt-Winters模型对乳腺外科出院人数进行模型训练,然后利用2016年6月、7月出院人数进行验证,并利用所建立的模型对2016年8月-12月出院人数进行预测.通过ARIMA模型和Holt-Winters模型对出院人数数据进行拟合,并与2016年6月和7月实际值进行比较.结果 ARIMA(0,1,2)(1,1,0)12模型中非季节性移动平均系数MA1=-0.9549,季节性自回归系数SAR1=-0.3278.Box-Ljung统计量检验均无统计学意义(P=0.148),因此残差序列为白噪声序列.Holt-Winters模型对时间序列数据进行对数变换修正后的α,β,γ的估计值分别为0.19,0.31,0.76.Box-Ljung检验统计量无统计学意义(P=0.88),意味着延迟1~20阶为非零自相关,并且预测误差在整个时间段呈现出服从零均值,方差不变的正态分布.结论 乳腺外科出院人数存在逐年上升的趋势,并且具有很明显的季节性趋势,Holt-Winters模型相比ARMIA模型对于短期的出院人数预测具有更强的实用价值,可作为科学管理提供参考依据.
关键词： 时间序列研究 ARIMA模型 Holt-Winters模型 乳腺外科 出院人数
