基于广义线性模型和混合gamma模型的单病种结算

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广义线性模型是经典线性模型的扩展,其因变量不再限制在正态分布,而是扩展到指数分布族,通过连接函数将自变量和因变量之间的关系设定为非线性关系,这不仅为拟合属性变量和取值为特定区间的变量提供了可能,同时更加符合实际中自变量与因变量之间的更为复杂的非线性关系,相对复杂.秩和检验是一种常见的非参数检验方法,主要用于检验样本间的差异性,优点在于不需要考虑样本服从什么分布,广泛运用于医疗、卫生等领域,简单易行.有限混合模型是一个灵活而又强有力的数学建模工具,在过去几十年已经得到了高度重视,具有表达灵活性、系统性的优点,可以用来定义实际应用中任何复杂的概率分布模型,因此在分析双峰或者多峰数据的情形中,以及医学、遥感、经济学、环境科学、语音识别、神经网络等领域中得到了广泛的应用.本文选取全乌鲁木齐市三级医院两年的医疗保险数据,选取医保报销费用作为因变量,考虑性别、年龄、手术因素,并运用秩和检验和广义线性模型对不同因素及其各分类对报销费用影响的显著性进行检验,对影响因素进行剔除和各个因素的分类进行合并,最后用广义线性模型预测费用.在本文中,我们对有限混合gamma模型,在完全个体数据和完全分组数据的情况下,通过EM算法推出其参数估计的迭代式,并通过随机模拟表明,估计效果很好.而后建立分段不同报销比例的单病种结算模型,用混合gamma模型拟合各单病种报销费用的分布函数,从而计算结算标准.基于秩和检验和广义线性模型的单病种结算的优点是考虑了不同患者的差异性,进而将其归类,最后预测各类别的报销费用,进而给出结算费用标准;基于混合gamma模型的单病种结算则是直接针对报销费用,拟合其分布密度函数,并且通过建立分段不同报销比例的模型来制定结算标准.这两种方法对控制医疗费用的过快增长都具有积极意义.
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