自动回归移动平均混合模型对重症肺炎患者日均住院费用月份变化趋势分析及预测价值

摘要

目的探讨自动回归移动平均混合模型(ARIMA)对重症肺炎患者日均住院费用月份变化趋势拟合及预测价值。方法回顾性分析成都大学附属医院2013年7月—2015年6月重症肺炎患者80例,以月份为单位,采用ARIMA模型对患者日住院费用数据进行分析和预测,用Box-Ljung法分析平均预测相对误差作为预测效果的评价指标。结果重症肺炎患者日均住院费用数据进行平稳化检验、差分、模型识别、获得ARIMA(0,1,0)为最适模型,拟合效果检验显示,预测值与实际值吻合程度较高,模型拟合效果良好。结论 ARIMA模型可较好地分析和预测重症肺炎患者日均住院费变化趋势。