【摘 要】
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目的 采用时间序列分析方法中的ARIMA模型建立苏州市区临床血液需求预测模型,通过梳理临床用血的历史数据规律来预测未来的临床血液需求值,从而指导血液资源的合理采集与科学调配,实现临床血液的供需平衡.方法 获取苏州市区2009～2019年每月血浆类成分血的临床使用情况数据,采用SPSS26软件进行数据分析及ARIMA模型构建,通过模型识别、参数估计及最优模型检验,确定临床血液预测的最优模型:运用所得最优模型对2020年1～11月的血浆类成分血临床用量进行预测,将预测值与实际数值进行对比,验证模型预测效果.结
【机 构】
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苏州市中心血站,江苏苏州215006
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目的 采用时间序列分析方法中的ARIMA模型建立苏州市区临床血液需求预测模型,通过梳理临床用血的历史数据规律来预测未来的临床血液需求值,从而指导血液资源的合理采集与科学调配,实现临床血液的供需平衡.方法 获取苏州市区2009～2019年每月血浆类成分血的临床使用情况数据,采用SPSS26软件进行数据分析及ARIMA模型构建,通过模型识别、参数估计及最优模型检验,确定临床血液预测的最优模型:运用所得最优模型对2020年1～11月的血浆类成分血临床用量进行预测,将预测值与实际数值进行对比,验证模型预测效果.结果 最优模型为ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12,残差的ACF自相关函数值和PACF偏自相关函数值均在95％CI内,同时杨-博克斯Q统计量值为11.596,P＞0.05,通过白噪声检验.对2020年1～11月苏州市区血浆类成分血临床用量进行预测,预测值均在95％CI内,与实际值趋势一致,平均相对误差较小,为7.9％,模型预测效果较好.结论 ARIMA模型可用于短期预测苏州市区血浆类成分血临床用量,为合理采集、制备和科学调配提供依据.
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