x1:全市人口总数x2:老龄人口
（2）用计算机对数据进行处理求解
2002-2010年全市床位需求量及其相关变量统计表、EXCEL数据处理表
年份 全市实全市总老龄人病人平
x3:病人平均住院日际需求床位数 2002 9924 2003 11427 2004 12402 2005 13359 2006 14166 2007 15663 2008 17663 2009 18275 2010 18314
SUMMARY OUTPUT
回归统计 Multipl0.963475 e R R 0.928283 Square Adjuste0.885254 d R Square 标准误1046.127 差
观测值 9
方差分 析
人数（万） 504.25 557.41 597.55 827.75 846.43 861.55 876.83 891.23 1035.79 口数口 （万） 15.0234 15.3944 17.9943 19.9811 20.6513 21.4902 23.9207 28.9742 30.3416 均住院 日 9.4 9.3
8.9
8.6
8.5 8.4 8.5
8.3
8.2
16
回归分析 残差 总计
SS MS F
3 70827235 236090721.572
8 98
5 5471909 1094382 8 76299144
Coefficien标准误差 t Stat P-valu
ts e
Interce23072.76 35662 0.646980.5461pt 4 67 人数 0.842485 8.484066 0.099300.9247
2 57
老龄人378.1298 155.8707 2.425910.0596口 9 8 平均住-1992.69 3400.891 -0.58590.5833院日 3 72 RESIDUAL OUTPUT
观测值 预测 需残差 标准残差
求量
1 10447.12 -523.118 -0.63252 2 10831.46 595.5406 0.72009 3 12645.45 -243.451 -0.29437 4 14188.47 -829.465 -1.00294 5 14656.89 -490.894 -0.59356 6 15186.11 476.8858 0.57662 7 15918.76 1744.237 2.109022 8 18240.31 34.68898 0.041944 9 19078.42 -764.424 -0.92429
通过EXCEL计算得出相应的参数 ?0?23072.76???123df
Significance F 0.00273
3
Lower Upper 95% 95%
-68599.114744.8
3
-20.96622.65147
5
-22.548778.8083
7
-10735 6749.581
下限 95.0% -68599.
3
-20.966
5
-22.548
7 -10735
上限 95.0% 114744.8 22.65147 778.8083 6749.581
?0.842485?378.1298??1992.69
由计算机算出的参数可以得出多元线性回归的方程 Y=23072+0.842485
x1+378.1298x2-1992.6x3
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(3)由以上的模型公式对未来的十年的深圳市的床位预测值：
年份 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 床位
19175 20036 21329 22894 24234 25829 27380 28899
数
（4）对深圳市各区的历史床位需求量进行统计分析
2005-2010年各区床位需求量统计表
罗湖南山宝安
年份 福田区 龙岗区 盐田区
区 区 区
2005 390 656 1252 3330 1957 242 2006 399 624 1251 3691 1963 256 2007 397 635 1251 3802 2407 293 2008 427 669 1423 4278 2257 303 2009 418 683 1538 3465 1834 215 2010 451 703 1616 4196 2097 227
2005-2010年各区床位需求量折线图
2019 2020
30758 32328
实需总床位数 7827 8184 8785 9357 8153 9290
由统计分析可知各区每年的床位需求量占全市总的床位需求量的比基本不变，所以可以用各区床位需求量占全市总的需求量的平均比作为预测参数。
各区床位需求量占全市总的床位需求量的比例见下表： 罗湖区 福田区 南山区 宝安区 龙岗区 盐田区 0.048 0.077 0.161 0.44 0.24 0.034
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（5）各区未来十年的床位需求量见下表： 罗湖区：
年份 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 床位 920 961 1023 1098 1163 1239 1314 1387 1476 1551
福田区：
年份 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 床位 1476 1542 1642 1762 1866 1988 2108 2225 2368 2489
南山区：
年份 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 床位 3087 3225 3433 3685 3901 4158 4408 4652 4952 5204
宝安区：
年份 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 床位 8437 8815 9384 1007 10662 1136 1204 12715 1353 1422
龙岗区：
年份 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 床位 4602 4808 5118 5494 5816 6198 6571 6935 7381 7758
盐田区：
年份 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 床位 651 681 725 778 823 878 930 982 1045 1099 模型的评价： 优点：
1、该模型可以定量的预测各区的床位需求，为医疗机构的发展规划提供了一定的参考。
2、本模型采用多元线性回归的方法的深圳市的医疗床位进行预测，考虑到的因素较多，还可以加入更多的因素进行分析以提高精度。所以该模型的可移植性较强。
缺点：模型没考虑到各区之间的人员流动和各区人员自愿选择医疗机构的自由，所以会造成一定的精度损失。
问题二 针对深圳市恶性肿瘤在不同医疗机构中床位的预测 模型基本假设
1：恶性肿瘤病人只到国有医院，企业医院，民营医院就诊。 2：各医疗机构的床位年均工作日为365天。 3：恶性肿瘤病人入院平均日为17天。 4：恶性肿瘤病人不同时到医疗机构就诊。 5：患者可以自由选择医疗机构。
19
一、模型（6）——层次分析模型
（1）模型的建立
1、建立层次结构 如图所示
选择医院类型A1 医疗水平B1 医疗费用B2 住院服务水平B3 国有医院 C1企业医院C2 民医营院C3 2、构造准则层对目标层的成对比较矩阵，进行一致性检验并求权重。 准则层三个因素的比较结果 B1 B2 B3 CB1 1 2 5 B2 1/2 1 3 B3 1/5 1/3 1 用计算机解对应的对比矩阵 解得最大特征值 λmax=3.0037
对应的特征向量为ω1=[0.8711 0.4629 0.1640] 归一化向量W1=[0.5816 0.3090 0.1095]
CI=0.00185 CR=0.0036<0.1 对比矩阵的不一致性可以接受。
3、构造方案层对准则层各因素的成对比较矩阵，进行一致性检验并求权重。 针对准则层C1 C1 C2 C3 C1 1 2 3 C2 1/2 1 2 C3 1/3 1/2 1 用计算机解对应的对比矩阵 解得最大特征值 λmax=3.0092
对应的特征向量为ω2=[0.8468 0.4460 0.2565] 归一化向量W2=[0.5396 0.2970 0.1634]
CI=0.0046 CR=0.0088<0.1 对比矩阵的不一致性可以接受 针对准则层C2
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