基于ProModel的基本医疗保障制度仿真模型构建及验证分析
大学生参加医疗保险的动因分析——基于Probit模型的实证研究
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医疗保险预测模型研究
医疗保险预测模型研究随着人口老龄化进程的不断加快，医疗保险问题成为了人们越来越关注的议题。
如何科学、合理地制定医疗保险政策已经成为医疗保险领域内的研究热点。
而医疗保险预测模型的研究则是其中的重要一环。
医疗保险预测模型是指通过对历史数据进行分析，预测未来医疗保险需求的一种模型。
它的研究意义在于：首先，可以帮助医疗保险机构更准确地评估未来医疗保险需求的规模和方向，以此制定出更为科学、合理的医疗保险政策；其次，可以辅助医疗保险机构更好地配置资源和管理风险，保障医疗保险事业的可持续发展。
医疗保险预测模型的研究，需要基于大量的医疗保险数据进行。
这些数据包括但不限于：医疗保险费用、就医人数、疾病种类、医院级别、医生数量等等。
这些数据构成了医疗保险业务的基本信息，是医疗保险预测模型的数据来源。
在医疗保险预测模型的研究中，最为核心、也是最为复杂的部分就是模型的建立与优化。
模型建立时通常会采用一些统计学方法、机器学习方法、神经网络方法等等，这些方法都有各自的特点和适用范围。
在模型优化时则需要通过多次实验和调整来使得模型的准确度和稳定性达到最佳状态。
在实际应用中，医疗保险预测模型有着广泛的应用场景。
例如，医疗保险机构可以通过这些模型精准预测未来的保险需求，从而预测出未来的收入和支出情况，为保险机构的经营决策提供参考。
此外，医疗保险预测模型还可以辅助医疗保险机构进行医疗资源的合理配置和医保基金的风险管理，为提升医疗保险的效率和可持续性提供有力支持。
总之，医疗保险预测模型的研究对于提高医疗保险行业的精细化水平，提高医疗保险管理的智慧化水平，推进医疗保险事业的发展具有重要意义。
随着科技的不断进步，医疗保险预测模型的研究也将不断发展壮大，为人们的医保金融保障提供更为精细的服务。
医疗保险的理论框架与分析模型构建
医疗保险的理论框架与分析模型构建医疗保险是指社会以保险制度为基础，通过收取保费来为参保人提供医疗费用的支付和预防保健服务的一种社会保障制度。
医疗保险的理论框架及其分析模型的构建对于社会各方面的健康管理和风险控制具有重要意义。
本文将探讨医疗保险的理论框架以及分析模型的构建。
一、医疗保险的理论框架医疗保险的理论框架主要由以下几个方面组成：保险市场、保险供求关系、保险责任和风险控制。
1. 保险市场：医疗保险是一个特殊的市场，其具有强制性和普惠性的特点。
保险市场的参与主体包括保险公司、保险机构、参保人和医疗机构等，形成了一个相互依存、协同发展的保险生态系统。
2. 保险供求关系：医疗保险的供需关系是医疗服务提供者（供给方）与参保人（需求方）之间的关系。
保险供应量取决于保险公司的保险政策和市场需求，而保险需求量则由参保人的个人需求和社会需求共同决定。
3. 保险责任：医疗保险的责任是指保险公司根据合同约定，在参保人发生医疗费用支出时承担一定程度的经济责任。
保险责任的界定需要考虑医疗费用的支付范围、赔付比例和限额等因素。
4. 风险控制：医疗保险的风险控制是指保险公司通过合理的风险评估和风险管理手段，实现保险资金的有效运用和合理分配。
风险控制包括保险费率的制定、理赔审核和欺诈防范等环节。
二、医疗保险的分析模型构建医疗保险的分析模型构建是为了对医疗保险的运行和效果进行深入分析和评估，提供决策支持和政策建议。
以下是一些常用的医疗保险分析模型。
1. 利益-成本分析模型：该模型通过对医疗保险的总体利益和成本进行评估，以确定医疗保险的经济效益和可行性。
该模型可以帮助政府和保险公司制定合理的保险政策和费率，同时为参保人提供公平、合理的医疗保障。
2. 风险选择模型：该模型主要探讨参保人和保险公司之间的风险选择行为。
风险选择是指参保人在选择保险产品时根据自身的风险特征和需求进行的选择行为，而保险公司则通过定价和保险责任来应对风险选择的影响。
第10章ProModel软件学习分析解析
• 问题描述：工件到达三台平行机的时间间隔是服
从指数分布，均值为12分钟。选择机器的原则是， 哪个有空闲就选择哪台。加工时间服从正态分布 N(10,9)。仿真此一个月内的加工过程(20天，每 天小时)
3. 路径选择规则（Routing Rules）
• • • • •
First：选择有可用容量的第一个位置； Most：选择最大容量的位置； By Turn：轮流使用两个及以上可用的位置； If Join Request：选择满足Join条件的位置； 其他的规则还有如Random、If Send Request、If Load Request、Longest、Unoccupied until Full、 If Empty、Probabilistic、User Condition、 Continue、As Alternate to、As Backup、 Dependent等。
7. 多实体的连接
• ⑴ 永久性连接－Join • 如装配线上，要把一个或多个实体与某个实体连 • • •
接在一起，永久性连接后，原实体属性消失，各 个实体不能再分开。 用Join语句进行永久性的连接，需要两个步骤： ① 在指定的装配位置使用Join语句；② 对需连接 的各个实体利用连接规则。 其中的一个实体，被当作基础（base）实体，用 Join语句，其他需连接到它上面的那些实体需遵 循连接路线请求规则。 ⑵ 临时连接－Load/Unload 必要时可以分开的连 接
Split语句。 • 与累积等命令函数一样，是通过控制过程 （Process）来实现的。
10. 选择语句
• 模块设计常见的三种逻辑结构：顺序、选
择、循环 • IF-THEN-ELSE语句、While-Do循环、DoWhile循环（循环至少要执行一次）、Goto 语句等 • 都是通过编写过程控制时的操作而达到目 的。
医疗保险存在的问题的数学建模
医疗保险存在的问题的数学建模医疗保险是一种经济制度，旨在为人们提供医疗保健服务而设计的。
它可以缓解贫困和保护人民免受医疗费用过高的冲击。
然而，随着人口老龄化和医疗费用的增加，医疗保险也面临着不少挑战和问题。
本文将通过数学建模的方法，探讨医疗保险存在的问题及解决方案。
1. 医疗保险面临的问题（1）医疗保险基金不足医疗保险基金的筹资主要来自参保人员和雇主的缴费。
由于医疗费用的快速增长，医疗保险基金逐渐亏空，无法承担所有的医疗费用。
这就导致了不少参保人员认为，他们的缴费并没有得到应有的保障。
（2）医疗费用的不断上升与各种医学技术的迅速发展相关的医疗费用上升是不争的事实。
在保障医疗质量的前提下，如何控制医疗费用的增长，是医疗保险所面临的主要问题。
（3）医疗保险的不公平问题医疗保险的保障范围、保障水平和报销比例等因素，会导致医疗保险的不公平问题。
不同层次的社会阶层在享受医疗保险的过程中，享有不同的优惠待遇，甚至需要面临高额的自费缴纳。
2. 医疗保险数学建模方法为解决医疗保险面临的问题，需要采用数学建模的方法对医疗保险的运作模式进行研究。
数学建模是指根据实际问题的特点，把问题转化为数学模型，采用数学方法进行求解的过程。
目前，与医疗保险相关的数学模型主要有以下几种：（1）医疗费用预测模型医疗保险的筹资与医疗费用的支出密切相关。
因此建立一个预测医疗费用模型是非常关键的。
医疗费用预测模型可以用来估算参保人员的医疗费用，并能够准确预测未来的医疗费用增长趋势。
（2）医疗保险支付模型医疗保险支付模型可以用来评估医疗保险的费用结构和变化趋势。
该模型能够找出影响医疗保险支出的主要因素，包括人口结构、医学技术水平、医生培训等。
通过对这些因素的分析，可以制定合适的医疗保险政策，以减少医疗费用支出。
（3）医疗保险改革模型医疗保险改革是为了解决医疗保险面临的瓶颈和问题，采取的新措施和政策。
医疗保险改革模型可以用来评估不同的医疗保险改革政策，并确定其对各方利益的影响。
生物医学工程中的仿真模型搭建与验证教程
生物医学工程中的仿真模型搭建与验证教程生物医学工程是一门交叉学科，将工程学的原理和方法应用于生物医学领域，旨在改善人类健康和医疗水平。
仿真模型是生物医学工程中的重要工具，可以模拟和预测生物系统的行为，帮助研究人员更好地理解和控制生物系统。
本文将介绍生物医学工程中的仿真模型搭建与验证的基本步骤和方法。
第一步：明确研究目标和问题在搭建仿真模型之前，我们首先需要明确研究的目标和问题。
例如，我们可能希望了解某种药物在人体内的传输过程，或者预测某种医疗器械的效果。
只有明确了研究目标和问题，我们才能有针对性地选择和建立合适的仿真模型。
第二步：选择合适的仿真软件和工具在生物医学工程中，有许多常用的仿真软件和工具，如COMSOL、Matlab、ANSYS等。
根据研究问题的不同，选择一种或多种合适的仿真软件和工具。
这些软件和工具提供了丰富的建模和仿真功能，能够满足生物医学工程中的各种需求。
第三步：收集和整理实验数据仿真模型的搭建和验证需要实验数据作为输入和验证依据。
因此，我们需要通过实验或文献研究收集相关的数据。
这些数据可能是生物系统的生理参数、药物的药动参数或医疗器械的工程参数等。
收集和整理实验数据是建立仿真模型的基础。
第四步：建立仿真模型有了研究目标、问题和实验数据，我们可以开始建立仿真模型。
仿真模型的建立往往涉及到数学建模和物理建模两个方面。
在数学建模方面，我们可以运用微分方程、代数方程等数学工具描述生物系统的动态行为。
在物理建模方面，我们可以利用质量平衡、动量平衡、能量平衡等物理原理来描述生物系统的静态行为。
通过数学建模和物理建模的结合，我们可以建立更为准确和全面的仿真模型。
第五步：验证仿真模型建立仿真模型后，我们需要验证模型的准确性和可靠性。
验证仿真模型可以通过多种方式进行，如与实验数据进行对比、与文献研究结果进行对比等。
验证模型的过程中，我们需要注意模型的输入和输出是否符合实际情况，模型的预测是否与实际观察结果一致。
基于机器学习的医疗保险理赔模型研究
基于机器学习的医疗保险理赔模型研究医疗保险是人们在不确定未来健康风险以及相关费用的情况下，通过购买保险来转移这些风险的一种方式。
而医疗保险理赔，则是指当被保险人患病或遭受意外伤害时，保险公司根据相关协议向被保险人提供费用支持的过程。
然而，传统的理赔方式存在很多问题，如理赔费用不足、理赔品种贫乏、理赔周期漫长等等。
因此，伴随着人工智能技术的快速发展，基于机器学习的医疗保险理赔模型被提出，以期通过自动化和智能化的方式解决传统理赔方式所存在的问题。
基于机器学习的医疗保险理赔模型建立的核心是建立一个智能模型，该模型能够根据被保险人的历史健康状况以及医疗记录等信息，预测该被保险人在未来可能发生的疾病，进而提前进行保险补偿或赔付。
在建立模型之前，我们需要收集大量的数据。
这些数据包括保单信息、医生笔记、入院记录，以及之前的理赔记录。
在这些数据的基础上，我们需要进行数据清洗、处理，最终得到可供机器学习算法处理的数据集。
在具备足够的数据集之后，我们需要选择合适的机器学习算法。
基于机器学习的医疗保险理赔模型的建立可以采用多种机器学习算法，如朴素贝叶斯、决策树、随机森林等等。
每个算法的优缺点不同，我们需要根据具体情况来选择合适的算法进行建模。
在机器学习算法的选择之后，我们需要进行训练和测试模型。
训练模型是指使用历史的数据来为模型进行参数设置，测试模型是指通过使用新的数据来验证预测结果的准确性。
在模型训练和测试的过程中，需要对模型进行反复调整和优化，以获得更好的准确性和效果。
最终，基于机器学习的医疗保险理赔模型可以提供更准确的理赔预测、更合理的理赔额度和更短的理赔周期等优点。
同时，该模型所建立的算法可以随着时间和数据的增加而不断优化，提高其准确性和效果。
此外，基于机器学习算法的医疗保险理赔模型也可以节省人力成本和时间成本，提高保险公司的效率和盈利。
总体来说，基于机器学习的医疗保险理赔模型建立是一个充满挑战的过程，需要大量的数据、算法和经验。
医疗保险精算模型操作与指标解释
按新参保定额计算
✓方法比较简单 ✓直接填写每年的新增参保职工的人数
✓由于人数很难预测，一般来说此方法只能用于短期预 测。 ✓此方法在验证年度实施计划或短期规划时比较简便。
按城镇人口比例计算
✓ 用第n年城镇人口数乘以一个参保比例得出第n年参保 人员人数（参保职工和退休人员之和），然后根据公式 反推第n年新参保职工的人数 ✓ 选择此计算方式，输入表中会增加“覆盖面”表，分 年龄、性别，统账结合和单建统筹填写，单位为百分比。
（三）人口参数表
1、基准年人口 基准年人口包括分年龄性别的农村和城镇人口。 农村人口和城镇人口分别预测 人口年龄段为0-100岁 数据单位为万人
注意： 核对各年龄段人数之和是否与统计数据一致。 检查0岁、100岁等年龄人口数。 如无法取得详实数据，可以总人数按全国或全省的人
口结构比例进行分配填写。
MIFA软件不需安装，且所有的计算过程都在后台完成， 因此操作比较简单，对用户的VBA知识不做要求，用户 只需掌握基本的计算机操作技能即可。 MIFA对计算机 系统要求较低，具体设置要求如下：
✓ 硬件：建议使用256MB以上内存、运行速度不低于 1.0GHz的奔腾机。
✓ 软件：建议Excel使用Microsoft office 2000以上版 本，系统运行环境为Windows2000或Windows XP。
2、终止年
➢终止年是指精算预测期的结束年份，财务预测一般为 5-10年，养老保险一般多在20年以上。 ➢填写方式为“XXXX”如：“2019”。
（二）综合表
3、GDP ➢为基准年本地区的GDP总量，依据本行政区域《国民经 济和社会发展统计公报》或《统计年鉴》公布的“本地 区生产总值”。 ➢数据填写为整数，单位亿元。 4、财政收入
病种模型构建与验证的流程与注意事项
病种模型构建与验证的流程与注意事项下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor.I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!病种模型构建与验证的流程与注意事项在医疗数据分析和研究中，病种模型的构建与验证是一项至关重要的任务。
医疗器械仿真模型研发
医疗器械仿真模型研发在现代医学领域，医疗器械的应用日益广泛，它们大大提高了医疗质量和效率。
然而，传统医疗器械设计流程中工程师们仍然需要耗费大量时间和资源，使用试错法来实现设计目标。
为了减少这些不必要的开销，医疗器械仿真模型成为了近年来备受关注的研究领域，它可以在计算机上建立一个相应的仿真模型，模拟实验过程，分析和优化医疗器械的设计和制造流程。
本文将从医疗器械仿真模型的应用背景、流程和成果等方面进行探讨。
一、医疗器械仿真模型的应用背景医疗器械的研发和市场化需要大量的投入，例如仪器设备和器械零件、研发人员和专业知识、制造设备和工厂等等。
常规设计周期较长、成本较高，因此需要较多的研发资金。
同时，一款成功的医疗器械的研发在其试错过程中也有不小的安全风险。
这些问题都会使得医疗器械的开发变得费时费力、成本高昂、并且经常会面临诸多的挑战，由此出现了医疗器械仿真模型的应用背景。
历史上，许多研究机构已经开始采用仿真技术来优化医疗器械设计、测试和生产流程。
医疗器械仿真模型不仅可以让工程师更加有效地验证设计和验证结构，还可以减少时间和成本。
与传统的物理测试相比，医疗器械仿真模型的过程可以在电脑上进行，以此可优化整个医疗器械开发生命周期。
因此，医疗器械仿真模型迅速成为医疗器械开发的研究领域。
二、医疗器械仿真模型的流程医疗器械仿真模型的制作有其固定流程，包括数据搜集、预处理、建模和分析。
2.1 数据搜集在仿真模型的制作过程中，数据搜集是其中一个最为关键的环节。
数据搜集包括医疗器械的原型、数据、结构和一些基本特征。
获取并收集这些数据是为了建立等效的计算机模型，以便进行仿真模拟。
2.2 预处理预处理流程包括初始几何条件、材料属性、重力和约束条件等。
在预处理期间，也可能会进行一些零部件的独立仿真，以便更好地理解系统整体性能。
此过程的主要目的是将制作中所需的所有信息准备好，并为进一步的计算机仿真提供基础。
2.3 建模建模是仿真模型制作的核心过程。
医疗预测模型的构建和应用
医疗预测模型的构建和应用医疗预测模型是利用统计学和机器学习方法，通过处理数据、分析变量之间的关系，对患者的疾病发展、治疗效果、预后等情况进行预测的一种方法。
随着医疗技术的不断提升和医疗数据的不断积累，医疗预测模型的应用越来越广泛。
本文将介绍医疗预测模型的构建和应用，以及其在临床中的价值和意义。
一、医疗预测模型的构建医疗预测模型的构建需要经历以下几个步骤：1、数据准备：选取有代表性的数据，包括患者的基本信息、临床资料、实验室检查、影像学检查等。
数据质量和数据格式也需要进行检验和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
2、特征选择：在数据中选取与预测变量有关的特征，这些特征有可能是基于疾病的生理学知识和临床经验得出的，也可能是利用机器学习算法得出的。
3、模型构建：根据选取的特征，选择合适的统计学或机器学习方法，对模型进行训练和优化，以得出最佳的预测结果。
需要同时考虑模型的可靠性、解释性和实用性。
4、模型验证：对已构建的模型进行验证，以检验其预测能力的准确性和稳定性。
二、医疗预测模型的应用医疗预测模型的应用涉及到多个领域，包括临床诊断、疾病预测、治疗决策和健康管理等方面。
以下是几个具体的应用案例。
1、癌症预测模型癌症是一种常见的恶性疾病，早期的发现和治疗对提高患者的生存率和生活质量至关重要。
一些研究者利用机器学习方法构建了癌症预测模型，利用患者的基础特征、家族史、遗传变异等因素进行癌症发生的风险评估。
这种模型能够辅助医生进行筛查、早期诊断和制定个性化治疗方案，从而降低癌症的死亡率和残疾率。
2、心血管事件预测模型心血管疾病是全球范围内的健康难题，其发病率和死亡率也居高不下。
医疗预测模型可以利用患者的基础特征、生活方式、疾病史等因素，对心血管事件的风险进行评估和预测。
这种模型可以帮助医生预测潜在的心血管疾病患病风险，提前进行干预措施和治疗，以降低心血管事件的发生率和死亡率。
3、医疗资源分配模型医疗资源分配是保障医疗服务均等和公平的重要环节。
医疗保险存在的主要问题的数学建模
医疗保险存在的主要问题的数学建模引言：随着人口老龄化趋势和医疗费用不断上升，医疗保险在保障个人和家庭健康方面扮演了重要角色。
然而，医疗保险体系还存在一些主要问题，如风险选择、负担分担不公平、成本螺旋上升等。
为了更好地解决这些问题，我们可以运用数学建模方法分析及预测医疗保险领域存在的主要问题，并提出相应的解决方案。
一、风险选择问题风险选择是指被保险人针对自身健康状态有意或无意地选择适合其利益最大化的医疗保险契约。
这会导致低风险群体购买较低费率计划，从而使高风险群体成为高费率计划的主要选项，最终导致整个市场不公平。
1.1 模型描述我们可以使用评估不同风险组别所需费率的数学模型来定量分析风险选择问题。
首先，收集被保险人的健康数据，并对其进行分类，如年龄、性别、患病史等。
然后，通过数据分析方法，建立被保险人在不同风险组别下的医疗费用预测模型。
最后，在此基础上计算不同风险组别所需的费率，并比较其差异。
1.2 解决方案为了解决风险选择问题，我们可以采取以下几个措施：- 建立统一的风险评估模型，以确保对每个被保险人进行公平而全面的评估。
- 调整费率结构，使高风险群体能够负担得起医疗保险，从而减少他们选择较低费率计划的动机。
- 设立反选补偿基金或重大疾病援助基金，用于帮助高风险群体支付医疗费用。
二、负担分担不公平问题在现有医疗保险体系中存在着负担分担不公平的问题。
这是因为医疗保险缴费金额与个人收入、职业等因素没有充分相关联导致的。
2.1 模型描述数学建模可以帮助我们定量分析和评估负担分担不公平问题。
首先，收集被保险人的个人收入、职业等信息。
然后，建立一个数学模型，以个人收入或职业作为独立变量，医疗保险缴费金额作为因变量。
最后，通过对模型进行参数估计和回归分析，得出医疗保险缴费金额与个人收入、职业之间的关系。
2.2 解决方案为了解决负担分担不公平问题，我们可以考虑以下几个解决方案：- 设立差额补贴机制，对低收入人群给予一定程度的经济支持。
基于风险评估的医疗保险金融模型构建
基于风险评估的医疗保险金融模型构建在构建基于风险评估的医疗保险金融模型之前，我们需要了解医疗保险的背景以及风险评估的重要性。
医疗保险是一种金融工具，旨在帮助个人和家庭应对不可预测的医疗费用。
对于保险公司而言，他们需要评估参保人的风险水平，以确定保费的合理性和保单是否承保。
因此，基于风险评估的医疗保险金融模型的构建对于保险公司和参保人都具有重要意义。
首先，构建基于风险评估的医疗保险金融模型需要收集大量的医疗数据。
这些数据包括参保人的年龄、性别、职业、家庭病史、遗传病等因素，以及个人的生活习惯、饮食结构和个人收入水平等。
这些数据将有助于评估参保人的整体健康状况和患病风险。
同时，保险公司还可以通过分析历史索赔数据和医疗费用赔付情况来确定风险等级和相应的保费。
其次，风险评估模型要考虑到不同疾病的风险和相关的医疗费用。
不同的疾病有不同的发病率和治疗成本。
模型应该将这些因素纳入考虑，然后根据参保人的个人特点和家庭病史，量化评估患病的概率和可能产生的医疗费用。
通过这种方式，保险公司可以为不同风险水平的参保人制定不同的保险方案，以确保保费的公平性和保险公司的盈利能力。
第三，医疗保险金融模型的构建需要将风险评估与投资回报考虑在内。
保险公司在提供医疗保险服务时，需要以合理的保费为参保人提供充足的赔付。
为了达到这一目标，模型还应该考虑到投资回报率。
通过收集历史股票、债券、房地产等资产的回报率数据，保险公司可以分析和预测不同投资组合的回报情况。
这样一来，保险公司可以更准确地评估所需的保费和投资策略，以确保保险的可持续性。
此外，基于风险评估的医疗保险金融模型还需要考虑到市场竞争和法律法规的影响。
如今，医疗保险市场竞争激烈，保险公司需要更具竞争力的保险产品和服务。
因此，模型应该考虑到市场需求和消费者偏好的变化，并及时对产品进行调整和优化。
此外，法律法规对于医疗保险具有严格的监管要求。
保险公司的风险评估模型必须符合相关的法律法规，并确保保险业务的合规性。
Promodel系统仿真基础
59
Entity的流程
在运行模型前，我们先花一分钟逐步检查一 下entity的流程：
1. 2. 在Arrive模块，我们定义Customers从Location： Waiting_for_Barber进入系统。 在Processing模块, 我们定义在Waiting_for_Barber的 Customer下一个要去的Location为Barber_Dan。
50
Arrivals Entities怎样进入系统
定义Arrivals: • 从 Tools 窗口中选择Entity。 • 点击要到达的location. • 编辑每次到达的数量，首次到达的时间， 到达的次数，到达的频率。
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Arrivals
1. 选择 entity.
2. 点击要到达的 location
17
状态图练习
1. 使用工具条 按钮, 创建模型中所有实 体（Entities）的状态对比图表。 2. 创建一个单容量位置（Location）的状态 对比图表。 3. 创建一个多容量位置（Location）的状态 对比图表。 4. 单容量位置（Location）和多容量位置 （Location）状态对比图有何区别？
从输出报表开始思考
医院门诊案例
6
Simulation
打开ProModel
打开模型
(文件名: Medical Clinic.mod)
7
运行模型
开始运行仿真:
- 在工具条中点击―Play‖按钮
或者
- 选择Simulation，然后点Run 或者 - 按键盘上F10键
8
理解报表
• 三维图表（Viewer 3DR）分析并显示在仿 真运行中收集的数据。
大学生参加医疗保险的动因分析——基于Probit模型的实证研究
作者： 罗万红[1]
作者机构： [1]五邑大学经济管理学院经济师,广东江门529020
出版物刊名： 金融与经济
页码： 64-67页
年卷期： 2012年 第7期
主题词： 大学生;医疗保险;Probit模型
摘要：本文以2011年10月对全国高校大学生的调查问卷为样本，通过构建Probit回归模型对影响大学生参加医疗保险的因素进行实证分析，研究表明：对医疗保险的了解程度、满意度以及医疗保险推广方式是影响我国大学生参加医疗保险的主要因素，大学生户籍、学校所在地区、专业、性别、年级、月平均生活费用支出等因素的影响却不明显。
研究为我国城乡医疗统筹、“全民医保”的政策实施提供现实参考依据。
医保基金情景模拟实验报告
医保基金情景模拟实验报告一、引言医保基金是指由国家和个人共同投入，用于支付医疗费用的一种社会保障制度。
为了更好地了解医保基金的运作情况，我们进行了一次医保基金情景模拟实验。
二、实验目的本次实验旨在通过模拟医保基金的运作情景，深入了解医保基金的使用和管理，探讨医保基金的可持续发展和提高效率的途径。
三、实验方法1. 设定实验情景：本次实验设定了一个虚拟的医保基金情景，包括参保人员信息、医疗费用和基金收支情况等。
2. 收集数据：通过调查问卷、医疗记录和政府相关数据等途径，获得实验所需的数据。
3. 建立模型：根据收集到的数据，建立医保基金情景模型，并进行参数设定。
4. 进行模拟实验：运行模型，模拟医保基金的运作情况，并记录相关数据。
5. 数据分析：对模拟实验的结果进行统计和分析，得出相应的结论。
四、实验结果与分析1. 参保人员情况：模拟实验中，参保人员包括不同年龄段、职业和医疗需求的群体，模拟结果显示，参保人员的数量和年龄结构对于基金的收支情况产生了影响。
2. 医疗费用情况：实验中模拟了不同类型的医疗费用，如门诊费用、住院费用和慢性病治疗费用等。
模拟结果显示，医疗费用的增加对于基金的负担增加。
3. 基金收支情况：通过模拟实验，我们可以观察到医保基金的收支情况。
其中，基金收入主要包括个人缴费和政府补贴，基金支出则涉及到参保人员的医疗费用报销和管理运营费用等。
模拟结果显示，基金的收支平衡是医保基金运作的关键。
4. 基金运作效率：通过模拟实验，我们可以评估医保基金的运作效率。
模拟结果显示，基金的运作效率与基金管理和监督机制的健全性息息相关。
五、实验结论通过本次医保基金情景模拟实验，我们可以得出以下结论：1. 医保基金的收支平衡是医保制度可持续发展的关键。
2. 管理和监督机制的健全性对于提高医保基金的运作效率至关重要。
3. 针对不同类型的参保人员和医疗费用，制定差异化的政策和管理措施，有助于提高基金的使用效率。
基于多水平模型医疗保险决策支持系统的研究与设计的开题报告
基于多水平模型医疗保险决策支持系统的研究与设计的开题报告摘要：本文旨在设计一种基于多水平模型的医疗保险决策支持系统，该系统将医疗保险的复杂性分解为不同的水平，以便于决策者理解和做出更好的决策。
本文将论述系统的研究背景、研究目的和意义、研究内容、研究方法和技术路线、预期成果和进展计划等方面。
关键词：多水平模型，医疗保险，决策支持系统1. 研究背景医疗保险是当今社会面临的重大问题之一，尤其是在健康保障方面。
医疗保险的变化和创新是解决这一问题的重要途径之一。
不过，由于医疗保险的复杂性，设计一个基于多水平模型的医疗保险决策支持系统成为一项挑战。
因此本文将针对该问题进行研究。
2. 研究目的和意义本文的主要目的是建立一个基于多水平模型的医疗保险决策支持系统，以帮助医疗保险决策者更好地了解和把握各项参数。
同时，该系统也能够提供定制的决策支持工具，帮助制定更加科学和实用的医疗保险政策。
此外，该系统还能够指导决策者更能考虑绩效和质量等因素，最终达到降低医疗成本和提高医疗质量的目的。
3. 研究内容本文将通过以下内容，针对基于多水平模型的医疗保险决策支持系统进行研究：（1）医疗保险特点和分类的分析；（2）多水平模型的原理及应用；（3）基于多水平模型的医疗保险决策支持系统的设计；（4）系统实现和测试。
4. 研究方法和技术路线本文采用的研究方法主要是文献综述和构建医疗保险决策支持系统进行实验。
在文献综述中，将对医疗保险、多水平模型和决策支持系统相关文献进行综述。
在系统实验中，将采用基于.NET的开发技术（如、、C#等）构建系统，并使用SQL Server数据库，以支持数据的有效存储和查询。
同时，采用数据挖掘技术，对大量的医疗保险数据进行分析和预测。
5. 预期成果和进展计划通过本文的研究，预计将建立一个基于多水平模型的医疗保险决策支持系统，并开展相关实验，验证系统的有效性和实用性。
在此基础上，预期能够提出具有实用意义的医疗保险政策建议，并取得相关应用成果。
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要素包括位置 、 实体 、 到达 、 处理逻辑 、 变量等， 其仿 真 建模 的基本流程依次为 ： 设定的仿真 目标、 确定仿真范 围、 准 确把 握 目标 系统 内部 复杂 逻辑 关 系 、 建 立并 完善 模型 、 运行 模 型 、 输 出结 果及 分 析 卜 。
２ ．建模 资料 来 源 本 研究 基 于对 医 保 运 行 系 统 的整 体 了解 ， 设 置 仿 真运行所需 位置 、 实体、 路 径及变量 ， 构建仿 真模型 。 研 究选 取 黑龙 江省 作为 样本 地 区 ， 以２ ０ １ ３年 的相关 数 据 作为 支撑 进 行 验 证 总额 ； （ ３ ） 个 人 在 医 院获 得 医 疗 服 务并 发 生 次 均 医疗费 用 ， 计 算各 医保 类 型 人 群 在一 级 、 二级 、 三级 医 院医疗 总费 用之 和 从 而得 出各 级 医院住 院 总 费用 ；
涉及 内容 在模 型 中暂不 予 以考 虑 。
Ｐ ｒ ｏ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ 系统仿 真 软件 具有 操作 简 单 ， 结 果 易 懂、 功能 丰 富等优 越性 ， 有 助 于解 析系 统结 构及 内部 要 素 的活 动输 出 ， 实现 可行 性论证 分 析 的 目的 ， 最 后为 决 策制定提供技术支持 １ ３ ］ 。Ｐ ｒ ｏ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ 软件基本建模
的研 究 。现阶段 ， 国 内大 部 分 学 者 在 该 领 域 的研 究 多
某一 任 意位 置 的最大 运行 容 量 为 ９ ９ ９ ９ ９ ９ ， 该仿 真 模 型 按照 １ ： ４ ０的 比例 ， 仿真黑龙江省 ９ ５ ８ ５ ０ ０人 医保 运 行 系统 的真 实情 况 ， 在取 得 较 好 验证 性 结 果 的基 础上 对
在 当前 国家 的宏 观 调 控 下 ， 医疗 保 障 制 度 改 革虽
全 省人 口数 为 ３ ８ ３ ４万 人 ， 受 限 于学 生 版 Ｐ ｒ ｏ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ中
然颇具成效 ， 但 如何 开展 医保制 度整合 、 支付方式 改 革、 医保 基 金风 险 管理 、 福利 包设 计 等一 系列 问题 仍是 当前及 未来 医保 制 度 改 革 的 重 点 Ｊ ， 亟 需 开 展 相 关
资 料与 方 法
１ ． Ｐ ｒ ｏ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ 建模
统的起始状态 ， 设定系统的原始输入作为初始值 ， 并对 该仿 真 系统进 行 系列假 设 ， 具 体 内容如 下 图 １所示 ， 人 群在 进入 模型 后仅 存在 两种 状态 ， 患病 或健 康 ； 人 群仅
具有 疾病 属性 及 医保属 性 ； 患者 在 医院就诊 仅且 一次 ； 患者 的就诊 选 择 为 一 级 、 二 级 或 三 级 医院 Ⅲ ， 其 它 未
图１ 医保 报 销 系 统 相 关 假 设 图不
本 研 究 将 此 医保 运 行 仿 真 模 型 设 为 四 个 阶段 ：
（ １ ） 设 定 仿 真 模 型 中到 达 人 群 的 总人 数 ， 明 确 人 群 中
患者与健康人比例 ， 充分考虑人群医保类型分布比， 设 计不 同医保 类 型 患 者 进 入 模 型 的 路径 ； （ ２ ） 通 过各 医 保类型参保总人数及各 自医保类型筹资标准确立各医
比 、 各类 型医保参保人群 比、 起付线 、 封顶线 、 报销 比。 １ ．模 型假设 与设 计 由于 医保 报 销 系统 相 当复 杂 ， 系 统 的运 行 受 到 来 自内外部 的双 重影 响 ， 因此 ， 首先 确定 医疗 卫生 服务 系
和有效性 ， 从仿真角度提 出相关参数调整与干预的政
中国 卫 生 统 计 ２ ０ １ ７年 ８月 第 ３ ４卷 第 ４期
基于 Ｐ ｒ ｏ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ 的基本 医疗 保 障制度 仿 真 模 型构 建 及验 证 分 析
哈尔滨医科大学社会医学教研室（ １ ５ ０ ０ ８ １ ） 齐新 业 吴群 红 丁 玎 康 正 梁 超 于 淼 常 娜 任娇娇
缴 纳 保费 与疾 病 就诊期 间医保 相关 费用 发生 的动态过 程， 验 证该 仿 真模 型 在 医保 基 金 运 行 系 统 中 的适 用性
该模型 中， 观 测 变 量 为 医保 筹 资 总额 、 住 院 总 费
用、 患者住院 自 付总费用、 住院医保报销总费用、 医保结 余； 调整 变 量 为 筹 资 标 准 、 患 者 的 不 同级 别 医 院流 向
策 建议 。 截止 ２ ０ １ ４年 底 ， 全 国 基 本 医 疗 保 险 体 系 覆 盖
１ ３ ． ２ ５亿人 ， 参保率达 ９ ５ ％。 然而 由于分级诊疗实施 的不理 想 等 仍 存 在 实 际 报 销 比与 政 策 报 销 比差 距 较
大、 国 民个 人 医疗 负担较 重 、 灾难 性卫 生 支 出及 因病致 贫 的发 生率 仍然 较 高 等 问题 ， 医保 基 金 收支 平 衡 有 待 改善 ｜ ¨ ］ 。
变量 进行 调整 。 仿 真模 拟 运行流 程
是基 于 保 障水平 、 政 策 设 计 等 研 究层 面开 展 理 论 研 究
或现状调查 ， 而利用计算机仿真建模技术对 医保体系 进 行 的数 据仿 真 分析 及预 测研 究相 对 较 少 Ｊ 。本研 究 旨在应用 Ｐ ｒ ｏ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ 仿真软件对基本 医疗保障制度 进 行 仿 真建模 ， 以黑龙 江 省为 例 ， 仿 真 一定数 量 人群 在