深圳综合医院门诊量住院人数及手术人次的相关回归分析
深圳人口与医疗需求预测模型
深圳人口与医疗需求预测摘要：深圳是我国经济发展最快的城市之一，30多年来，卫生事业取得了长足发展，形成了市、区及社区医疗服务系统，较好地解决了现有人口的就医问题。
但是，随着城市的发展，深圳市未来人口预测及医疗需求预测是保证深圳社会经济可持续发展的重要条件。
经典的预测方法有很多，如灰色预测模型，逻辑斯蒂模型，一元线性回归模型等等。
根据题目给出的已有数据以及深圳市统计局，深圳市卫生和人口计划生育网站给出的相关数据，本文运用了一元线性回归及时间序列模型，以SPSS 、SAS 、EXCE 等统计软件进行拟合，并对各模型的拟合结果进行加权组合，对深圳市未来十年的人口数给出了以下预测：单位:(万人)基于这个，给出了未来十年深圳市及各区的床位需求：单位：（人）同时，以5年为一个年龄段的长度，依据已经给出的各年龄段的男女比例计算出了2010年的深圳市各年龄段的男女比例，再运用以LESLIE 矩阵推算出2015年和2020年深圳市的人口结构，并依据某些病的发病情况和发病年龄特征，以推测出的人口结构和2010年的不同医疗结构的床位数，预测了未来十年内不同机构的床位需求量。
关键字：深圳 人口预测 医疗卫生 时间序列一、问题重述1.1问题背景：深圳市自从改革开放之后，一直迅猛发展，成为我国经济发展最快的城市之一。
随着经济和人口的增长，深圳市卫生医疗事业也在长足发展。
随着时代的发展，人们生活水平不断提高，对健康的要求也随之提高，所以医疗水平也必须不断提高。
如果能够对人口结构，变化趋势及常见疾病发病率有较准确的预测，将有利于制定更合理的人口计划，更合理的人口布局，同时对于制定更适当的医疗发展计划有着重大意义。
年份（年）2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年 深圳市 1066.56 1101.45 1135.21 1168.18 1200.61 1232.65 1263.93 1296.03 1327.52 1358.93年份（年） 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 深圳市24060253002650127674288272996631079322203334034457二、模型假设1)不考虑战争，瘟疫，大规模流行病对人口的影响。
深圳人口与医疗需求预测报告研究
深圳人口与医疗需求预测摘要深圳是我国经济发展最快的城市之一，30多年来，卫生事业取得了长足发展，形成了市、区及社去医疗服务系统，较好地解决现有人口的就医问题。
但是，随着城市的发展，深圳市未来人口预测及医疗需求的预测是保证深圳社会经济可持续发展的重要条件。
为了做出合理预测，考虑到影响人口发展的众多因素的不确定性和它们之间的复杂性，首先，我们根据深圳市人口近十年深圳市年末常住人口，运用一元线性回归模型预测出深圳未来十年年末常住人口，其次，根据各年龄组的出生率和死亡率等数据，利用封闭人口的离散模型，引进LESLIE矩阵及人口增长的动力学模型预测出深圳市未来十年的人口结构及人口总数，然后，以MATLAB、LINGO、SPSS、EXCEL 等软件将行拟合，并对各模型的拟合效果进行加权组合，接着，结合深圳市人口近十年深圳市常住人口、非常住人口流动以及深圳本地出生率、死亡率变化特征所给数据，同时，以五年为一个年龄段的长度，依据已经给出的2005年深圳市各年龄段的男女比例算出了2010年深圳市各年龄段的男女比例，再运用LESLIE矩阵推算出2015年和2020年深圳市的人口结构，对深圳市未来十年的人口结构做出预测，最后，在此基础之上，依据某些病的发病情况和发病年龄特征，计算归纳出未来十年人口数与各区的床位需求的动态平衡，对未来十年深圳市及各区的床位需求做出合理的预测。
关键词：出生率死亡率一元线性回归封闭人口的离散模型人口增长的动力学模型一、问题重述1.1 背景深圳是我国经济发展最快的城市之一，30多年来，卫生事业取得了长足发展，形成了市、区及社区医疗服务系统，较好地解决了现有人口的就医问题。
然而，现有人口社会发展模型在面对深圳情况时，却难以满足人口和医疗预测的要求。
合理预测能使医疗设施建设正确匹配未来人口健康保障需求，是保证深圳社会经济可持续发展的重要条件。
从结构来看，深圳人口的显著特点是流动人口远远超过户籍人口，且年轻人口占绝对优势。
2023年深圳市卫生健康统计提要
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某综合医院2010年-2014年门诊量变化分析
第2季度和第3季度的门诊量和出院人数较多，第4季度门诊量和出院人数较少，推测原因可能为4季度时10月、11月份气温尚适宜，患者较少；而1季度时因为春节和传统风俗的影响，使得前来就诊的病人数较少。
2季度、3季度天气变暖、是呼吸系统和肠道疾病的高发期，故前来就诊病人相对较多。
因此该院应该根据季节性预测结果合理安排好人力和物力，在收容高峰期时应合理高效利用资源[8]，一是加大一线人员的投入，可向工作强度大的科室调配人员，增加人手；二是控制病人的平均住院日[9]，提高病床周转次数及病床使用率；并且加强对手术室、麻醉科的管理，缩短择期手术候床时间，缩短术前平均住院日；但需注意的是，在医院收容量高峰期时，应做好院内感染控制工作[10]，确保医疗质量和安全。
在收容低峰期时可安排医务人员的外出进修学习、开展科研学术会议及后勤部门的设备检修[8]。
采用移动平均季节指数法分析医院各季度就诊人次的变化并预测医院的门诊量和出院人数、其方法简便可行。
通过对数据进行分析和预测，可以为医院领导对卫生资源的合理配置提供科学的依据，做到早计划、早安排。
参考文献[1] 姜月宜,唐赛贞,周继云,等.趋势季节模型在住院人数预测中的应用[J].中国病案,2007,8(11):21-22.[2] 卢悦凤.应用移动平均季节指数法预测门诊量和出院人数[J].中国医院统计,2010,17(2):138-139.[3] 孙静,何雅静.采用移动平均指数法对某院出院人数进行预测与分析[J].中国医院统计,2012,19(6):466-467. [4] 王瑞平.两种季节趋势模型预测法的应用比较[J].中国卫生统计,2011,28(1):77-78.[5] 于洪江,柳国洪,孙爱峰,等.时间序列资料季节变动分析方法的比较[J].中国卫生统计,2011,28(5):599-601. [6] 严茂春,邓蓉.应用季节变动分析法对某院门急诊人次数进行测定[J].中国医院统计,2012,19(4):286-288.[7] 李俊明.季节移动平均数法在住院人次预测中的应用[J].中国病案,2011,12(5):47-49.[8] 秦峰,叶妮娜.收容量季节指数在医院管理中的应用[J].解放军医院管理杂志,2011,18(3):245-247.[9] 王菁菁.1997年-2006年我院入院人数季节指数规律分析[J].基层医学论坛,2008(12):853.[10] 伍学元.住院收容量的季节指数规律分析[J].中国病案,2009,10(2):34.（2015-04-13收稿）某综合医院2010年-2014年门诊量变化分析519000 珠海市中山大学附属第五医院文建珍江丽凤叶丽华胡敏霞摘要 目的探讨某综合医院2010年-2014年的门诊量变化情况。
深圳市人口及医疗需求预测
数学建模深圳市人口与医疗需求预测深圳市人口、医疗需求预测摘要本文根据历年的深圳人口和医疗数据建立数学模型解决深圳人口总数，结构以及各区各类型医院未来的床位需求问题。
深圳是个特殊的城市，流动人口数量较大，现阶段深圳的医疗设施虽然能够满足人民的需求，但是随着改革开放的深入进行，深圳的经济发展，产业链的变化都会对深圳的人口结构产生重大影响，所以对未来的医疗预测非常必要。
首先我们对人口总数和结构进行了预测，我们并没有生搬硬套国家或其他普通城市人口预测方法，而是考虑到深圳人口结构的特殊性，将总人口分成流动性小的户籍人口和流动性大的非户籍人口分别用不同模型来预测，考虑到人口阻滞模型不适用于流动性大的非户籍人口进行预测，我们使用了高次多项式回归的方法进行。
对于户籍人口我们使用了高次多项式与指数模型进行对比，最终选择了指数模型，这里我们考虑到预测时间较短，距离达到最大人口数时间点较远，所以并没有对指数模型进行阻滞修正。
我们使用的建立的模型对1983年到2010年进行预测，发现与实际值非常吻合。
接着我们对人口结构进行预测，规定1—14岁为儿童，15—60岁为青壮年，61岁以上为老年，收集数据并分析发现每年的年龄结构比例波动很小，为了简化模型我们直接采用了线性回归进行预测，并得出合适的结果。
在预测全市床位需求时我们全面考虑了医疗投入和不同年龄段人口患病比例的不同，我们在matlab下运用多元线性回归法得到床位关于医疗投入，儿童患病人数，青年患病人数，老年患病人数的多元回归方程，然后根据我们收集的数据预测出未来十年的医疗投入和各个年龄段的患病人数并代入曲线方程得到未来十年的床位需求。
针对于不同疾病在不同的医疗机构的床位需求，我们选取了脑血管病和先天性畸形、变形、染色体异常两类疾病进行了预测分析。
首先我们算出了一种疾病的患病人数和人口年龄结构的关系，预测出未来五年该病的患病人数，然后根据患病人数得出该类型疾病总的床位需求。
广东省医院住院病人手术人次数综合情况3年数据分析报告2019版
广东省医院住院病人手术人次数综合情况3年数据分析报告2019版序言本报告全面、客观、深度分析当下广东省医院住院病人手术人次数综合情况现状及趋势脉络，通过专业、科学的研究方法及手段，剖析广东省医院住院病人手术人次数综合情况重要指标即医院住院病人手术总人次数，公立医院住院病人手术人次数，民营医院住院病人手术人次数等，把握广东省医院住院病人手术人次数综合情况发展规律，前瞻未来发展态势。
广东省医院住院病人手术人次数综合情况分析报告数据来源于中国国家统计局等权威部门，并经过专业统计分析及清洗处理。
无数据不客观，借助严谨的数据分析给与大众更深入的洞察及更精准的分析，体现完整、真实的客观事实，为公众了解广东省医院住院病人手术人次数综合情况提供有价值的指引，为需求者提供有意义的参考。
目录第一节广东省医院住院病人手术人次数综合情况现状 (1)第二节广东省医院住院病人手术总人次数指标分析 (3)一、广东省医院住院病人手术总人次数现状统计 (3)二、全国医院住院病人手术总人次数现状统计 (3)三、广东省医院住院病人手术总人次数占全国医院住院病人手术总人次数比重统计 (3)四、广东省医院住院病人手术总人次数（2016-2018）统计分析 (4)五、广东省医院住院病人手术总人次数（2017-2018）变动分析 (4)六、全国医院住院病人手术总人次数（2016-2018）统计分析 (5)七、全国医院住院病人手术总人次数（2017-2018）变动分析 (5)八、广东省医院住院病人手术总人次数同全国医院住院病人手术总人次数（2017-2018）变动对比分析 (6)第三节广东省公立医院住院病人手术人次数指标分析 (7)一、广东省公立医院住院病人手术人次数现状统计 (7)二、全国公立医院住院病人手术人次数现状统计分析 (7)三、广东省公立医院住院病人手术人次数占全国公立医院住院病人手术人次数比重统计分析 (7)四、广东省公立医院住院病人手术人次数（2016-2018）统计分析 (8)五、广东省公立医院住院病人手术人次数（2017-2018）变动分析 (8)六、全国公立医院住院病人手术人次数（2016-2018）统计分析 (9)七、全国公立医院住院病人手术人次数（2017-2018）变动分析 (9)八、广东省公立医院住院病人手术人次数同全国公立医院住院病人手术人次数（2017-2018）变动对比分析 (10)第四节广东省民营医院住院病人手术人次数指标分析 (11)一、广东省民营医院住院病人手术人次数现状统计 (11)二、全国民营医院住院病人手术人次数现状统计分析 (11)三、广东省民营医院住院病人手术人次数占全国民营医院住院病人手术人次数比重统计分析 (11)四、广东省民营医院住院病人手术人次数（2016-2018）统计分析 (12)五、广东省民营医院住院病人手术人次数（2017-2018）变动分析 (12)六、全国民营医院住院病人手术人次数（2016-2018）统计分析 (13)七、全国民营医院住院病人手术人次数（2017-2018）变动分析 (13)八、广东省民营医院住院病人手术人次数同全国民营医院住院病人手术人次数（2017-2018）变动对比分析 (14)图表目录表1：广东省医院住院病人手术人次数综合情况现状统计表 (1)表2：广东省医院住院病人手术总人次数现状统计表 (3)表3：全国医院住院病人手术总人次数现状统计表 (3)表4：广东省医院住院病人手术总人次数占全国医院住院病人手术总人次数比重统计表 (3)表5：广东省医院住院病人手术总人次数（2016-2018）统计表 (4)表6：广东省医院住院病人手术总人次数（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (4)表7：全国医院住院病人手术总人次数（2016-2018）统计表 (5)表8：全国医院住院病人手术总人次数（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (5)表9：广东省医院住院病人手术总人次数同全国医院住院病人手术总人次数（2017-2018）变动对比统计表 (6)表10：广东省公立医院住院病人手术人次数现状统计表 (7)表11：全国公立医院住院病人手术人次数现状统计表 (7)表12：广东省公立医院住院病人手术人次数占全国公立医院住院病人手术人次数比重统计表 (7)表13：广东省公立医院住院病人手术人次数（2016-2018）统计表 (8)表14：广东省公立医院住院病人手术人次数（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (8)表15：全国公立医院住院病人手术人次数（2016-2018）统计表 (9)表16：全国公立医院住院病人手术人次数（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (9)表17：广东省公立医院住院病人手术人次数同全国公立医院住院病人手术人次数（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (10)表18：广东省民营医院住院病人手术人次数现状统计表 (11)表19：全国民营医院住院病人手术人次数现状统计分析表 (11)表20：广东省民营医院住院病人手术人次数占全国民营医院住院病人手术人次数比重统计表 (11)表21：广东省民营医院住院病人手术人次数（2016-2018）统计表 (12)表22：广东省民营医院住院病人手术人次数（2017-2018）变动分析表（比上年增长%）..12 表23：全国民营医院住院病人手术人次数（2016-2018）统计表 (13)表24：全国民营医院住院病人手术人次数（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (13)表25：广东省民营医院住院病人手术人次数同全国民营医院住院病人手术人次数（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (14)第一节广东省医院住院病人手术人次数综合情况现状广东省医院住院病人手术人次数综合情况现状详细情况见下表（2018年）：表1：广东省医院住院病人手术人次数综合情况现状统计表注：本报告以国家各级统计部门数据为基准，并借助专业统计分析方法得出。
深圳人口与诊疗需求预测
需求预测摘要本文结合相关资料，针对问题（1）分析深圳近十年常住人口、非常住人口变化特征，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求；（2）根据深圳市人口的年龄结构和患病情况及所收集的数据，选择预测几种病（如：肺癌及其他恶性肿瘤、心肌梗塞、脑血管病、高血压、糖尿病、小儿肺炎、分娩等）在不同类型的医疗机构就医的床位需求。
关键字：人口发展，高频病症，医疗床位需求。
一、问题重述深圳是我国经济发展最快的城市之一，30多年来，卫生事业取得了长足发展，形成了市、区及社区医疗服务系统，较好地解决了现有人口的就医问题。
从结构来看，深圳人口的显著特点是流动人口远远超过户籍人口，且年轻人口占绝对优势。
深圳流动人口主要是从事第二、三产业的企业一线工人和商业服务业人员。
年轻人身体强壮，发病较少，因此深圳目前人均医疗设施虽然低于全国类似城市平均水平，但仍能满足现有人口的就医需求。
然而，随着时间推移和政策的调整，深圳老年人口比例会逐渐增加，产业结构的变化也会影响外来务工人员的数量。
这些都可能导致深圳市未来的医疗需求与现在有较大的差异。
未来的医疗需求与人口结构、数量和经济发展等因素相关，合理预测能使医疗设施建设正确匹配未来人口健康保障需求，是保证深圳社会经济可持续发展的重要条件。
然而，现有人口社会发展模型在面对深圳情况时，却难以满足人口和医疗预测的要求。
为了解决此问题，请根据深圳人口发展变化态势以及全社会医疗卫生资源投入情况（医疗设施、医护人员结构等方面）收集数据、建立针对深圳具体情况的数学模型，预测深圳未来的人口增长和医疗需求，解决下面几个问题：1.分析深圳近十年常住人口、非常住人口变化特征，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求；2. 根据深圳市人口的年龄结构和患病情况及所收集的数据，选择预测几种病（如：肺癌及其他恶性肿瘤、心肌梗塞、脑血管病、高血压、糖尿病、小儿肺炎、分娩等）在不同类型的医疗机构就医的床位需求。
利用统计方法预测医院门诊患者人次强化门诊服务管理黄蓉
利用统计方法预测医院门诊患者人次强化门诊服务管理黄蓉发布时间：2023-07-05T04:49:54.751Z 来源：《健康世界》2023年9期作者：黄蓉[导读] 目的借助统计方法预测医院门诊患者人次，并借此强化门诊服务管理，为资源配置与工作计划的制定提供科学依据。
方法统计总院与罗山分院2023年1月-2023年2月普通、专家、特需等门诊类型的月门诊量，利用最小二乘法建立线性模型，并借助统计学方法对模型进行回归分析，借此预测医院门诊患者人次。
结果总院普通门诊患者人次预测模型为：y总院普通=36063+3533t，专家门诊患者人次预测模型为：y总院普通=36063+3533t，特需门诊患者人次预测模型为：y总院特需=575+201.5t；罗山分院普通门诊患者人次预测模型为：y罗山普通=6217-173.5t，专家门诊患者人次预测模型为：y罗山专家=868+211t，特需门诊患者人次预测模型为：y罗山特需=200+51.5t。
结论总院与罗山分院普通、专家及特需门诊人次均呈线性增长，医院应充分考虑该特点，持续优化完善门诊服务管理体系，为患者提供更高质量的护理服务，保证门诊工作的有序推进。
浦东新区中医医院上海浦东新区 201299摘要：目的借助统计方法预测医院门诊患者人次，并借此强化门诊服务管理，为资源配置与工作计划的制定提供科学依据。
方法统计总院与罗山分院2023年1月-2023年2月普通、专家、特需等门诊类型的月门诊量，利用最小二乘法建立线性模型，并借助统计学方法对模型进行回归分析，借此预测医院门诊患者人次。
结果总院普通门诊患者人次预测模型为：y总院普通=36063+3533t，专家门诊患者人次预测模型为：y总院普通=36063+3533t，特需门诊患者人次预测模型为：y总院特需=575+201.5t；罗山分院普通门诊患者人次预测模型为：y罗山普通=6217-173.5t，专家门诊患者人次预测模型为：y罗山专家=868+211t，特需门诊患者人次预测模型为：y罗山特需=200+51.5t。
深圳医疗市场分析
深圳医疗市场分析
1.引言
深圳作为中国经济特区之一，医疗市场一直备受关注。
随着人口老龄化和健康意识的提高，医疗市场在深圳发展迅速。
本文将对深圳医疗市场进行全面分析，探讨市场规模、竞争格局、发展趋势等内容。
2.市场规模
2.1 医疗服务市场规模
根据深圳统计局数据显示，深圳医疗市场去年的总市值达到了100亿人民币，预计未来几年将保持稳步增长。
2.2 医疗设备市场规模
深圳医疗设备市场规模约为50亿人民币，市场需求逐渐增加，尤其是高端医疗设备。
3.竞争格局
3.1 主要医疗机构
深圳市主要医疗机构包括深圳市人民医院、深圳市中心医院、深圳市妇幼保健院等。
这些医疗机构在医疗服务、技术水平和医疗设备等方面占据市场主导地位。
3.2 互联网医疗企业
随着互联网医疗的发展，一些互联网医疗企业如腾讯医疗、阿里健康也开始在深圳市场崭露头角，对传统医疗行业形成竞争压力。
4.发展趋势
4.1 人口老龄化趋势
随着深圳人口老龄化程度逐渐加剧，医疗服务市场将迎来更大的发展机遇，尤其是老年病患的增加。
4.2 互联网+医疗
互联网+医疗将成为未来医疗市场的重要发展方向，通过互联网技术提升医疗服务效率，提高就医体验。
5.结论
综上所述，深圳医疗市场规模庞大，竞争激烈，但也蕴藏着巨大的潜力。
随着
人口老龄化和互联网医疗的发展，深圳医疗市场将迎来更多机遇和挑战。
未来，医疗机构需不断提升服务水平，顺应市场变化，才能在激烈竞争中立于不败之地。
以上是本文对深圳医疗市场的分析，希望能为相关从业者提供一定的参考价值。
深圳市医疗机构设置现状分析及规划建议
深圳市医疗机构设置现状分析及规划建议路宽;吴成禹;游寒剑;于露怡;陈少贤【摘要】[目的]分析深圳市医疗机构设置的现状,对深圳市医疗机构设置规划提出政策建议.[方法]采用描述性分析、公平性评价、均衡性评价、卫生资源需要(需求)预测等方法对深圳市医疗机构设置的现状和发展进行分析.[结果]深圳市近五年医疗床位增长率达到35.90％;医疗床位按常住人口分布的基尼系数为0.33;医疗床位HRDI为6.69;医疗机构的病床使用率为85.3％;预计到2020年深圳市卫生床位需求量将达到44,940张.[结论]深圳市应积极规划设置医疗机构,加快医疗资源的供给与发展.在规划中要注意平衡区域布局,完善医疗机构设置的层级与结构,突出专科医疗机构的设置,积极鼓励社会办医疗机构的设置并大力发展健康产业.【期刊名称】《卫生软科学》【年(卷),期】2016(030)005【总页数】7页(P284-290)【关键词】医疗机构设置;公平性;均衡性;医疗服务需求;深圳市【作者】路宽;吴成禹;游寒剑;于露怡;陈少贤【作者单位】中山大学公共卫生学院,广东广州510080;清华大学医院管理研究院,北京 100084;中山大学公共卫生学院,广东广州510080;中山大学公共卫生学院,广东广州510080;中山大学公共卫生学院,广东广州510080【正文语种】中文【中图分类】R197医疗机构设置规划是卫生行政部门审批医疗机构设置的依据。
制定并落实好设置规划，对于合理配置医疗资源，提高资源利用效率，满足群众不同层次医疗服务需求，具有十分重要的意义[1]。
2015年3月，国务院印发《全国医疗卫生服务体系规划纲要(2015-2020年)》，以促进我国医疗卫生资源进一步优化配置，提高服务可及性、能力和资源利用效率，指导各地科学、合理地制订实施区域卫生规划和医疗机构设置规划[2]。
2016年是“十三五”开局之年，“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜时期，也是大力推进卫生计生改革发展，打造健康中国的重要机遇期和改革攻坚期[3]。
医院第四季度临床诊疗信息分析报告
医院第四季度临床诊疗信息分析报告摘要：本文基于医院第四季度的临床诊疗信息，对就诊患者的数量、就诊科室、常见疾病以及药品使用情况进行了全面分析。
通过对数据的统计和可视化呈现，为医院管理部门提供了有价值的决策参考。
第一部分：患者就诊数量在第四季度，医院共有xxx个患者进行了就诊。
其中，男性患者占据了45%的比例，女性患者占据了55%的比例。
不同年龄段的患者中，50岁以上的中年人群占据了总就诊人数的40%。
第二部分：就诊科室分析根据数据统计，医院第四季度就诊患者最多的科室是内科，占据了总就诊人数的30%。
其次是外科，占据了25%的比例。
其他常见的就诊科室包括儿科、妇产科和眼科等。
第三部分：常见疾病分析在患者的就诊记录中，我们对常见疾病进行了分析。
结果显示，第四季度最常见的疾病是感冒和呼吸道感染，占据了总就诊人数的20%。
其次是高血压、糖尿病和消化系统疾病等。
第四部分：药品使用情况分析通过对就诊患者的处方数据进行统计，我们了解到最常用的药品是抗生素，占据了总就诊人数的30%。
其次是止痛药、降血压药和降糖药等。
此外，我们还发现了一些低价值的药品被过度使用的情况，这需要加强医生的规范用药意识和患者的用药教育。
结论：综上所述，医院第四季度的临床诊疗信息分析报告为医院管理部门提供了有价值的决策参考。
对于患者就诊数量、就诊科室、常见疾病以及药品使用情况的深入了解，有助于优化医疗资源的配置，提高医疗服务的质量和效率。
在未来的工作中，医院可以根据该报告的结果进行科学合理的调整和改进，以更好地满足患者的需求。
医院住院成本多元岭回归模型的比较分析
模 型 。 应 选 择 合 适 的 自变 量 ， 立 最 优 模 型 。 本 文 以 建 人均 住 院 成 本 作 因 变 量 ， 病 例 组 合 指 数 、 院 级 别 以 医
（ 为两 分 类 变 量 ） 开 放 床 位 数 、 床 周 转 次 数 、 均 作 、 病 平 住 院 天 数 、 院 病 人 手 术 人 次 作 自变 量 ， 岭 回 归 方 住 用 法 ． （ ｄ ｅＲｅ ｒｓｉ ） 立 引 入 不 同 自变 量 时 人均 ６ Ｒｉｇ ｇ ｅｓ ｎ 建 ｏ 住 院 成 本 分 析 的 ８个 多 元 回 归 模 型 ， 进 行 模 型 比较 并 分 析， 择最优模 型。采用 统计软 件 包 Ｓ 选 ＴＡＴ 进 行 处
数 ＝病 床 周 转 次 数 ×开 放 床 位 数 ； 病 床 使 用 率 ＝平 ②
均 住 院 日 ×病 床 周 转 次 数 ／ ６ 。 因此 ， 择 自变 量 建 ３５ 选 立 模 型 时 把 这 ５个 规 模 利 用 指 标 同 时 引 入模 型 Ｌ 是 不 ４ 】 合理 的 ， 能 有 三 个 不 存 在 函 数 关 系 的 指 标 同 时 进 入 只
应 【 Ｊ通 过 采 用 病 例 组 合 指 数 法 解 决 了疾 病 分 类 间 ２ ，
的 权重 问题 ｕｑ】 但 是 在 选 择 自变 量 建 立 回 归 模 型 。 时 存在 着 这 样 的 问题 ： 模 利 用 指 标 间 存 在 着 函 数 关 规 系， 因此 不能 把 所 有 规 模 利 用 指 标 同 时 引 入 模 型 。 本 文 就 医 院 住 院 病 人 成 本 的 影 响 指 标 进 行 探 讨 ， 对 其 并 函数关 系进 行 分 析 ， 引 入 不 同 自变 量 建 立 的 岭 回 归 对 模 型进 行 比较 分 析 ， 择 最 优 模 型 。 选 资 料 与 方 法 Ｉ 资 料 来 源 ． 资料 来 源 于 辽 宁 省 各 市 、 、 综 合 性 公 立 医 院 县 区 （ 除 企 业 医 院 和 床 位数 小 于 １ ０张 ， 据 不 规 范 的 小 排 ０ 数 医院 ） 财 科 、 计 医政 科 及 病 案 室 的 统 计 报 表 。本 课 题 以 ５ ０家 医院 作 为统 计 模 型分 析 样 本 ， 中 包 括 二 级 医院 其 ３ ２家 ， 级 医 院 １ 三 ８家 。 研 究 指 标 有 医 院 等 级 、 例 组 病
建模论文——深圳人口与医疗需求预测模型
深圳人口与医疗需求摘要针对深圳市人口与医疗需求，我们利用1979-2010年人口数据以及相关资料，建立微分方程模型，并建立一元线性回归方法，用最小二乘法对微分方程的参数进行估计，由此预测深圳市未来十年常住人口、非常住人口数量。
运用matlab编程、Excel软件绘出人口数量变化曲线，采取二次多项式和三系多项式拟合方法预测深圳市2011-2020年人口结构。
之后我们研究了全市医院的医疗床位需求问题的预测，用拟合预测的方法研究。
最后我们针对小儿肺炎病、子宫平滑肌瘤两种疾病预测深圳市未来十年的床位需求，为医院下一步的床位优化工作提供了的很好的帮助，从而为更多的患者提供较好的医疗服务。
关键词微分方程模型一元回归方程最小二乘法多项式拟合Matlab编程问题描述深圳是我国经济发展最快的城市之一，30多年来，卫生事业取得了长足发展，较好地解决了现有人口的就医问题。
从结构来看，深圳人口的显著特点是流动人口远远超过户籍人口，且年轻人口占绝对优势。
年轻人身体强壮，发病较少，因此深圳目前人均医疗设施虽然低于全国类似城市平均水平，但仍能满足现有人口的就医需求。
然而，随着时间推移和政策的调整，深圳老年人口比例会逐渐增加，产业结构的变化也会影响外来务工人员的数量。
这些都可能导致深圳市未来的医疗需求与现在有较大的差异。
未来的医疗需求与人口结构、数量和经济发展等因素相关，合理预测能使医疗设施建设正确匹配未来人口健康保障需求，是保证深圳社会经济可持续发展的重要条件。
然而，现有人口社会发展模型在面对深圳情况时，却难以满足人口和医疗预测的要求。
为了解决此问题，我们根据深圳人口发展变化态势以及全社会医疗卫生资源投入情况（医疗设施、医护人员结构等方面）收集数据、建立针对深圳具体情况的数学模型，预测深圳未来的人口增长和医疗需求，解决下面几个问题：1.分析深圳近十年常住人口、非常住人口变化特征，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求；2.根据深圳市人口的年龄结构和患病情况及所收集的数据，选择预测几种病（如：肺癌及其他恶性肿瘤、心肌梗塞、脑血管病、高血压、糖尿病、小儿肺炎、分娩等）在不同类型的医疗机构就医的床位需求。
深圳综合医院门诊量住院人数及手术人次的相关回归分析
深圳市综合医院门诊量、住院人数及手术人次的相关回归分析林凯平门诊量、住院人数和手术人次是衡量医院经营状况的重要指标,可在一定程度上反映出医院的工作效率和治疗水平，门诊人次与住院人次的比例（门住比）亦是评估医疗保险的费用控制成效的重要统计指标。
本文通过对深圳市各级公立医院2013年的门诊量、住院人数及手术量的相关关系和线性回归分析,揭示它们之间关系的密切程度，以期为优化综合医院的卫生资源配置和提高运营效率提供参考。
1 资料与方法1.1资料来源：深圳市2013年34家综合医院的总诊疗人次、出（住）院人次、住院手术例数来源于《深圳卫生经济》2014年第5期第33～34页《2 013年全市医院医疗服务综合信息总表》中市、区、街道级综合医院的相关诊疗资料，详见表1第1、2、3、4列（本文以出院人次表示住院人次）。
1.2研究方法：将相关数据输入excel，采用该统计软件中相应的相关分析、多元回归分析函数或分析工具进行分析。
2结果与分析2.1相关分析对住院手术例数与总诊疗人次、出院人次作相关分析，操作步骤为：首先在excel表格中单击工具菜单，选择数据分析选项，在数据分析选项中选择相关系数，弹出相关系数对话框；第二步：在输入区域输入$B $2:$D$36，分组方式选择逐列，选择标志位于第一行，在输出区域中输入$A$38，如图1 所示。
单击确定，得输出结果如图2所示图2 相关系数输出结果对相关系数r进行假设检验，查《相关系数显著性检验表》,住院手术例数、总诊疗人次、出院人数之间均呈高度正相关（P<0.01），其中住院手数例数与出院人数相关数量最大。
2.2 多元线性回归分析：对住院手术例数与总诊疗人次、出院人次的作多元线性回归分析，在excel表格中单击工具菜单，依次选择数据→数据分析→回归，然后在“回归”对话框输入X值和Y 值的区域，选择置信度为95%，选择输出区域后，按确定后得输出结果见图3。
图3 多元回归分析对话框图4 多元回归分析输出结果回归方程解释: 由上表“回归统计”表可见，R-Square（复相关系数或复测定系数)=0.982071751即R2=98.20%，接近100%，说明方程拟合效果较好；从“方差分析”表可见F=849.0573588,jgnjficance F=8.50819E-28,即F统计量的P值小于显著水平(即P<0.05),可认为回归模型的总体效果显著,所有自变量和因变量的线性关系总体显著；从最下表显示的“t-Stat （即t-统计量）”和“P-value （即P值）”值来看，t统计量的P值均小于显著水平（即P<0.05），可认为所有自变量对因变量的影响是显著的，即总诊疗人次、出院人数对住院手术例数的影响是显著的，两者均可进入回归方程，回归方程为：Y（住院手术例数）=0.651462234＊出院人数-0.00092636＊总诊疗人次-513.474232说明每收治一名住院病人,可对应有0.6515个台次手术,每增加一位门诊诊疗人次可对应有0.0009个手术例数。
医院入院人数的回归分析
医院入院人数的回归分析1.变量的选择对入院人数（y ）有影响的指标量除了所设想的病床数（x1）、医生数量（x2）外，其他因素也会有直接或间接的影响。
其中，人口总数（x3）的增长应该有相应的影响，人均可支配收入的变化也有一定影响，但是由于我国城乡二元经济结构的存在，故分为城镇居民家庭人均可支配收入（x4）与农村居民家庭人均纯收入（x5）。
数据来源于《中国统计年鉴2010》 3.建立多元回归线性模型 （1）普通最小二乘估计y 、1x 、2x 、3x 、4x 、5x 的相关系数矩阵为：从相关阵可以看出，y 与1x 、2x 、3x 、4x 、5x 的相关系数都在0.7以上，说明所选择的自变量与y 相关，用y 与自变量做多元线性回归是适合的。
回归方程为：54321^384.1645.0103.0789.1125.48332.3195y x x x x x -+--+=979.0R 2=，由绝对系数看回归方程显著，方程的拟合优度很好。
方差分析表，F 值=150.356，P 值=0，表明回归方程高度显著，说明1x 、2x 、3x 、4x 、5x 整体上对y 有高度显著的线性影响。
Constant 、1x 、2x 、3x 、4x 、5x 对应的p 值分别为0.231、0.01、0.749、0.001、0.019、0.133， 则1x 、3x 、4x 显著，Constant 、2x 、5x 均不显著。
（2）违背基本假设的情况 ①异方差的检验得到残差绝对值与1x 的等级相关系数1e r =-0.574,2r e =-0.649,3e r =-0.704,4e r =-0.604,5e r =-0.604,其中3e r 最大，且其对应的p 值为0.003，则认为残差绝对值与自变量3x 显著相关，存在异方差, 选取3x 构造权函数。
Log-Likelihood Values bPower-2 -274.321 -1.5 -259.736 -1 -246.334 -0.5 -3.562E2a 0 -240.666 0.5 -253.945 1 -266.232 1.5 -280.034 2-295.342由于m=-0.5时值最大，得m 的最优值为-0.5。
深圳市(市辖区)医院、床位和医生数量基本情况3年数据专题报告2019版
深圳市（市辖区）医院、床位和医生数量基本情况3年数据专题报告2019版报告导读深圳市医院、床位和医生数量基本情况数据专题报告围绕核心要素医院数量，医院床位数量，执业（助理）医师数量等展开深入分析，深度剖析了深圳市医院、床位和医生数量基本情况的现状及发展脉络。
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深圳市医院、床位和医生数量基本情况专题报告中数据来源于中国国家统计局、行业协会、相关科研机构等权威部门，通过整理和清洗等方法分析得出，具备权威性、严谨性、科学性。
本报告从多维角度借助数据客观反映当前深圳市医院、床位和医生数量基本情况真实状况，趋势、规律以及发展脉络，深圳市医院、床位和医生数量基本情况数据专题报告必能为大众提供有价值的指引及参考，提供更快速的效能转化。
目录第一节深圳市医院、床位和医生数量基本情况现状 (1)第二节深圳市医院数量指标分析（均指市辖区） (3)一、深圳市医院数量现状统计 (3)二、全国医院数量现状统计 (3)三、深圳市医院数量占全国医院数量比重统计 (3)四、深圳市医院数量（2016-2018）统计分析 (4)五、深圳市医院数量（2017-2018）变动分析 (4)六、全国医院数量（2016-2018）统计分析 (5)七、全国医院数量（2017-2018）变动分析 (5)八、深圳市医院数量同全国医院数量（2017-2018）变动对比分析 (6)第三节深圳市医院床位数量指标分析（均指市辖区） (7)一、深圳市医院床位数量现状统计 (7)二、全国医院床位数量现状统计分析 (7)三、深圳市医院床位数量占全国医院床位数量比重统计分析 (7)四、深圳市医院床位数量（2016-2018）统计分析 (8)五、深圳市医院床位数量（2017-2018）变动分析 (8)六、全国医院床位数量（2016-2018）统计分析 (9)七、全国医院床位数量（2017-2018）变动分析 (9)八、深圳市医院床位数量同全国医院床位数量（2017-2018）变动对比分析 (10)第四节深圳市执业（助理）医师数量指标分析（均指市辖区） (11)一、深圳市执业（助理）医师数量现状统计 (11)二、全国执业（助理）医师数量现状统计分析 (11)三、深圳市执业（助理）医师数量占全国执业（助理）医师数量比重统计分析 (11)四、深圳市执业（助理）医师数量（2016-2018）统计分析 (12)五、深圳市执业（助理）医师数量（2017-2018）变动分析 (12)六、全国执业（助理）医师数量（2016-2018）统计分析 (13)七、全国执业（助理）医师数量（2017-2018）变动分析 (13)八、深圳市执业（助理）医师数量同全国执业（助理）医师数量（2017-2018）变动对比分析 (14)图表目录表1：深圳市医院、床位和医生数量基本情况现状统计表 (1)表2：深圳市医院数量现状统计表 (3)表3：全国医院数量现状统计表 (3)表4：深圳市医院数量占全国医院数量比重统计表 (3)表5：深圳市医院数量（2016-2018）统计表 (4)表6：深圳市医院数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (4)表7：全国医院数量（2016-2018）统计表 (5)表8：全国医院数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (5)表9：深圳市医院数量同全国医院数量（2017-2018）变动对比统计表 (6)表10：深圳市医院床位数量现状统计表 (7)表11：全国医院床位数量现状统计表 (7)表12：深圳市医院床位数量占全国医院床位数量比重统计表 (7)表13：深圳市医院床位数量（2016-2018）统计表 (8)表14：深圳市医院床位数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (8)表15：全国医院床位数量（2016-2018）统计表 (9)表16：全国医院床位数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (9)表17：深圳市医院床位数量同全国医院床位数量（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%）10表17：深圳市医院床位数量同全国医院床位数量（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (10)表18：深圳市执业（助理）医师数量现状统计表 (11)表19：全国执业（助理）医师数量现状统计分析表 (11)表20：深圳市执业（助理）医师数量占全国执业（助理）医师数量比重统计表 (11)表21：深圳市执业（助理）医师数量（2016-2018）统计表 (12)表22：深圳市执业（助理）医师数量（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (12)表23：全国执业（助理）医师数量（2016-2018）统计表 (13)表24：全国执业（助理）医师数量（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (13)表25：深圳市执业（助理）医师数量同全国执业（助理）医师数量（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (14)。
深圳人口数量与医疗需求预测
深圳人口与医疗需求预测摘要深圳是我国经济快速发展的城市之一，深圳人口是典型的增长极,人均国民生产总值与居民的生活水平迅速提高,并且遥遥领先于全国平均水平。
本文通过对深圳市人口预测的探讨来预测深圳未来全市和各区医疗床位需求，首先要对人口进行统计整合、分析、预测。
问题一中：我们用了一元线性回归模型对深圳未来十年人口进行了预测，再对预测结果分析利用多元线性回归模型预测出未来全市和各区医疗床位需求。
问题二中：我们通过对各区小儿肺炎、分娩这两类患病情况进行分析整理数据、采用动态模型。
预测处在不同类型的医疗机构就医床位需求。
经分析得到深圳未来十年人口，预测结果为：未来全市各区医疗床位需求预测结果为：本文最大的亮点是一元线性回归模型精确度高，求解释简单方便。
关键字：一元线性会规模型、多元线性回归模型、动态模型。
目录一．问题重述。
3 二．问题分析。
3三．模型假设。
3 四．符号说明。
3 五．模型的建立与求解。
4 六．模型的检验。
7 七．模型优缺点分析。
7 八．模型的推广改进。
8 。
参考文献。
8 附录 (9)问题重述一问题背景深证是我国经济发展最快的城市之一，随着时间的推移和政策的调整，深圳老年人口的比例会逐渐增加，产业结构的变化也影响外来务工人员的数量。
因此，对深圳未来的医疗需求有重要的意义。
现在，我们需要解决的是深圳人口发展变化动态以及全社会医疗资源投入情况收集数据来预测深圳未来的人口增长和医疗需求。
二问题在进行未来全市和各区医疗床位需求预测时，要知道的是未来十年深圳人口数量和结构发展趋势，为了得到这一数据我先得对深圳非常住人口近十年常住人口变化特征进行分析统计。
通过附件我们得到一些基本数据。
问题是需要我们给出一个算法对数据进行分析，预测得出预测值，其误差必须在一定范围内，我们得到的数据主要有人口数：y 年份x 未知参数：b0 b1。
问题假设不考虑战争、瘟疫等突发事件的影响假设这几年中该市的出生率、死亡率不变在对人口进行分析处理时，假设同一年龄段的育龄妇女生育率相同假设各区经济发展变化不大人类的生育观念变化不大，如没有集体不愿生小孩的想法符号说明在下文中有具体说明数学模型的建立与求解在解决本问题的过程中，我们需要考虑的问题主要是深圳未来十年人口数量和结构发展趋势，故我们在建模的时候运用一元线性规划模型求解。
关于深圳人口结构和医疗需求的预测
• 3. 户籍政策影响
• 非户籍转化为户籍人口的数量逐年增 加
• 4.年轻人口比例大
• 老龄化不明显 • 非户籍老人随迁现象
『人口概念辨析』常住人口=户籍人口+非户籍人口 户籍人口——持有深圳市户籍 非户籍人口——没有持深圳市户籍
(1) 居住时间超过6个月的流动人口 (2) 原地未持有户籍证的人口
• 『研究背景』深圳快速发展，人口结构复杂，医疗系统急 需完善
• 『研究对象』深圳人口总数、结构；医疗床位需求 • 『研究目的』 • ⑴ 分析人口变化特征，预测未来十年人口数量和结构 • ⑵预测未来市、区医疗床位需求
• 预测肿瘤、肺癌等疾病在不同类型机构中床位需求
• 『人口特点』 • 1. 非户籍人口远超过户籍人口 • 2. 非户籍人口中流动人口数量大
的人口，可以得到历年的转化量 (2) 户籍人口总数预测：根据户籍政策估计转化量 结合拟合得到的出生率与死亡率，预测户籍人口数量
•
1979—2019年深圳市户籍人口数 变化
1979—2019年深圳市非户籍人口 数变化
• 2.非户籍人口预测
『数据分析』绘出非户籍人口变化曲线——不满足阻滞增长模型； 深圳的经济增长对非户籍人口有吸引力
1.2 问题分析
1.2.1人口总数与结构预测
1. 户籍人口
『数据分析』已知历年的户籍人口数、出生率、死亡率 绘出户籍人口变化曲线，不满足阻滞增长模型； 增量远高于自然增长率计算得到结果； 『建模启示』 考虑非户籍转化为户籍人口
『建模方法』 (1) 转化量预测：第t 年的户籍人口增量减去该年只考虑自然增长
表3 2019—2020年的户籍人口数量预测
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深圳市综合医院门诊量、住院人数及手术人次的相关回归分析
林凯平
门诊量、住院人数和手术人次是衡量医院经营状况的重要指标,可在一定程度上反映出医院的工作效率和治疗水平，门诊人次与住院人次的比例（门住比）亦是评估医疗保险的费用控制成效的重要统计指标。
本文通过对深圳市各级公立医院2013年的门诊量、住院人数及手术量的相关关系和线性回归分析,揭示它们之间关系的密切程度，以期为优化综合医院的卫生资源配置和提高运营效率提供参考。
1 资料与方法
1.1资料来源：深圳市2013年34家综合医院的总诊疗人次、出（住）院人次、住院手术例数来源于《深圳卫生经济》2014年第5期第33～34页《2 013年全市医院医疗服务综合信息总表》中市、区、街道级综合医院的相关诊疗资料，详见表1第1、2、3、4列（本文以出院人次表示住院人次）。
1.2研究方法：将相关数据输入excel，采用该统计软件中相应的相关分析、多元回归分析函数或分析工具进行分析。
2结果与分析
2.1相关分析
对住院手术例数与总诊疗人次、出院人次作相关分析，操作步骤为：首先在excel表格中单击工具菜单，选择数据分析选项，在数据分析选项中选择相关系数，弹出相关系数对话框；第二步：在输入区域输入$B $2:$D$36，分组方式选择逐列，选择标志位于第一行，在输出区域中输入$A$38，如图1 所示。
单击确定，得输出结果如图2所示
图2 相关系数输出结果
对相关系数r进行假设检验，查《相关系数显著性检验表》,住院手
术例数、总诊疗人次、出院人数之间均呈高度正相关（P<0.01），其中住
院手数例数与出院人数相关数量最大。
2.2 多元线性回归分析：
对住院手术例数与总诊疗人次、出院人次的作多元线性回归分析，在excel表格中单击工具菜单，依次选择数据→数据分析→回归，然后在“回归”对话框输入X值和Y 值的区域，选择置信度为95%，选择输出区域后，按确定后得输出结果见图3。
图3 多元回归分析对话框
图4 多元回归分析输出结果
回归方程解释: 由上表“回归统计”表可见，R-Square（复相关系数或复测定系数)=0.982071751即R2=98.20%，接近100%，说明方程拟合效果较好；从“方差分析”表可见F=849.0573588,
jgnjficance F=8.50819E-28,即F统计量的P值小于显著水平(即P<0.05),可认为回归模型的总体效果显著,所有自变量和因变量的线性关系总体显著；从最下表显示的“t-Stat （即t-统计量）”和“P-value （即P值）”值来看，t统计量的P值均小于显著水平（即P<0.05），可认为所有自变量对因变量的影响是显著的，即总诊疗人次、出院人数对住院手术例数的影响是显著的，两者均可进入回归方程，回归方程为：Y（住院手术例数）=0.651462234＊出院人数-0.00092636＊总诊疗人次-513.474232
说明每收治一名住院病人,可对应有0.6515个台次手术,每增加一位门诊诊疗人次可对应有0.0009个手术例数。
同理，对出院人次与总诊疗人次作线性回归分析，结果如下图表5
如示：
图5 住院人次与总诊疗人次回归分析输出结果
经方差分析F=42.01215，P<0.05，得回归模型:Y=0.012525X+600.4077 (X总诊疗人次、Y出院人数),说明每增加1门诊人次就对应有0.0125
个住院病人，R2=56.76%，拟合效果一般。
3.讨论
门诊量、住院人数及手术量是医院经济效益的主要来源，是体现医院工作量、工作效率和施行绩效考核的重要指标，对其进行相关关系和线性回归分析,揭示它们之间关系的密切程度,有助于医院进行科室、医务人员、床位、药品、设备等调配工作，对于合理安排人力、财力、物力资源，持续改进医疗服务质量,完善医疗后勤保障，提高经济效益和社会效益都有重要意义。
一般来说，医院历年来的“门住比”(门诊人次和住院人次比例)是比较恒定的指标，如果医院让不该住院的病人住院，或者分解住院，门住比就会升高。
社保部门为促使医院合理使用医保基金，进一步加强科学管理，往往采用控制医院“门住比”(门诊人次和住院人次比例)以有效遏制“轻病重治”和“分解住院”的情况，促进定点医疗
机构之间公平合理竞争，提高医疗服务质量，避免医疗机构通过不良医疗行为获取不公平竞争利益行为。
由于资料所限，本文探讨范围仅限于我市2013年度各级综合医院，也未深入探讨专科、专家、普通门诊与急诊等对出院人数和手术量的相关性分析，曾有资料表明，专家门诊量与出院人数密切相关，每增加10 0 个专家门诊量可对应收治9个住院病人，合理安排专家出门诊次数,不仅可使专家门诊量大幅增加,也促进了住院业务的发展，形成良好的经济效益和社会效益的良性循环。
这都有待今后做更深层次的研究。
本文用Excel软件进行相关和回归分析操作，不需计算机语言编程，即可实现复杂的统计分析，简便易学。
Excel产生的图表，可直接插入w ord编辑的论文中，使论文图文并茂，因此该方法在医院信息的统计分析方面有一定的应用价值
参考文献
[1］张丹，吴清平. 医院统计基础与应用[M]. 武汉: 武汉大学出版社,2008,118-119.
[2] 蒋伟,王莹 .门诊量与住院人数的相关分析 .中国卫生统计[J], 2008，25(2): 218-218
[3] 廖珊,刘冬生.门诊人次与出院人数的相关分析.中国卫生统计[J] ,2005，22（5）：329。