Построение моделей нормативов объемов медицинских услуг

Средняя ошибка модели за 2011 и 2012 составила 9,93%.

Для построения нелинейного варианта детерминированного матричного предиктора проведём логарифмирование исходных данных, представленных в табл. 3.38. В табл. 3.40 приведена динамика логарифмированных исходных показателей объёмов медицинской помощи.

Таблица 3.40 Динамика показателей объёмов медицинской помощи

Результаты прогнозирования представлены в таблице 3.41. Подробные расчёты модели приведены в Приложении 2.2.

Таблица 3.41 Результаты прогнозирования

Читайте также:

Задачи и источники информационного обеспечения анализа розничных операций банка
Информационное обеспечение аналитических служб банка состоит из информационных ресурсов и способов их организации. К основным элементам информационного обеспечения относятся данные аналитического и синтетического учета, массивы нормативно-справочной информации, должностные и технологические инструк ...

Последствия банковских кризисов
В результате финансового кризиса 1999 года банковская система понесла значительные потери. Так, по активной части потери вследствие решений правительства от 17 августа этого года составили: 110-120 млрд. руб. вложений в ГКО/ОФЗ, которые оказались замороженными на неопределенный срок, т.е. фактическ ...

Модели адаптивного матричного предиктора
Построим прогноз нормативов объёмов медицинской помощи по программе обязательного медицинского страхования Орловской области, используя модель с адаптивным параметром матричного предиктора. По причине того, что модель обладает двумя настраиваемыми параметрами, может возникнуть ситуация, когда от мо ...