1、 深圳人口與醫療需求預測本文通過對深圳市現有的數據以及深圳統計年簽2010建立模型并最終給出了深圳人口與醫療需求預測結果，具體如下：我們首先對深圳市常住人口數據進行二次和三次擬合，并對兩種擬合進行了比較得出深圳常住人口模型公式為： Q(x)二1.0e+007 X30.0092 X - 6.0823，其次是通過統計年簽上的數據，利用該城市的GDP數據 建立ARIMA莫型求出求解進入城鎮務工、經商、和從事勞動服務的暫住人口數，再次通過年簽數據求出探 親訪友、旅游、求學、治病等而外出的人員總數和三無人口數，因此求解出非常 住人口數如下表：年 2011201：2013201420152016Z0172

2、01320192020q 1167.81也71439.652143Q4321532.2616QO.2-S1681.02567.0021S24.7381886J151949.222基于上述數據的基礎下，我們對深圳未來十年的人口結構進行了統計以演化分析,得出了深圳未來十年人口結構表:年齡段歲5-9歲10-14 歲15-19歲20-24歲25-29歲30-34 歲百分比4.953.072.771.4916.5618.7411.7年齡段35-39歲40-44歲45-49 歲50-54歲55-59歲60-64歲65-69 歲百分比12.9611.88.390.67年齡段70-74歲

3、75-79歲S0-S4 歲S5-S9 歲90-94歲95-99歲歲及虹百分比0.560.40J60.0S0.00540.01150.0005以及全市醫療床位的需求表等重要結果，為政府和醫療機構制定相應的政策提供 重要理論依據。最后我們通過分析小兒肺炎和急性闌尾炎這兩種病不同類型的醫療機構就醫 的床位需求證實了我們模型的可行性和實用性關鍵詞：深圳統計年簽2010，GDP ARIMA莫型1、問題的提出深圳是我國經濟發展最快的城市之一， 30 多年來，衛生事業取得了長足發展，形成了市、區及社區醫療服務系統，較好地解決了現有人口的就醫問題。從結構來看，深圳人口的顯著特點是流動人口遠遠超過戶籍人口，且年

4、輕人 口占絕對優勢。深圳流動人口主要是從事第二、三產業的企業一線工人和商業服 務業人員。年輕人身體強壯，發病較少，因此深圳目前人均醫療設施雖然低于全 國類似城市平均水平，但仍能滿足現有人口的就醫需求。然而，隨著時間推移和 政策的調整，深圳老年人口比例會逐漸增加，產業結構的變化也會影響外來務工 人員的數量。這些都可能導致深圳市未來的醫療需求與現在有較大的差異。未來的醫療需求與人口結構、數量和經濟發展等因素相關，合理預測能使醫 療設施建設正確匹配未來人口健康保障需求，是保證深圳社會經濟可持續發展的 重要條件。然而，現有人口社會發展模型在面對深圳情況時，卻難以滿足人口和 醫療預測的要求。為了解決此問

5、題，請根據深圳人口發展變化態勢以及全社會醫 療衛生資源投入情況（醫療設施、醫護人員結構等方面）收集數據、建立針對深 圳具體情況的數學模型，預測深圳未來的人口增長和醫療需求，解決下面幾個問 題：1. 分析深圳近十年常住人口、非常住人口變化特征，預測未來十年深圳市人口數量和結構的發展趨勢，以此為基礎預測未來全市和各區醫療床位需求；2. 根據深圳市人口的年齡結構和患病情況及所收集的數據， 選擇預測幾種病 （如： 肺癌及其他惡性腫瘤、心肌梗塞、腦血管病、高血壓、糖尿病、小兒肺炎、分娩 等）在不同類型的醫療機構就醫的床位需求。2、問題的分析深圳的人口主要有常住人口與流動人口，且其中流動人口遠遠超過戶籍人

6、口，而兩類人群的人口增長模式差異很大，所以要預測未來十年深圳市人口數量需將 其分為戶籍人口與流動人口兩種方式進行建模分析，預測出兩種模型下的人數， 并求和即可得出預測總人數。3、基本假設1）、假設附表給的數據都是準確的；2）、假設未來 10 年內深圳戶籍人口不發生突然的大規模變動；3）、假設未來 10 內深圳婦女的生育能力不發生問題；4、定義符號說明Q非非常住人口總和；Q1 進入城鎮務工、經商、和從事勞動服務的暫住人口總和；Q2 為探親訪友、旅游、求學、治病等而外出的人員 ;Q3 無職業、無收入、無暫住證的三無人員即盲流人口； p 比例因素；XtGDP 深圳市t當年GDP總量；X 常住人口 G

7、DP值；bi進入城鎮務工、經商、和從事勞動服務的暫住人口總和的初始值p2 探親訪友人數的概率；Q旅一一旅行人數；Q學一一外來學習人數；Q醫 外來求醫人數；b2 其他人數。5、模型的分析、建立5.1、求解非流動人口1）現有數據分析：（1）利用現有數據（如表一）分析深圳戶籍人口在 1979年到2010年的變化 規律。因此利用數學軟件“ MATLA” 對數據進行處理，做出深圳戶籍人口 1979 年到2010年的散點圖（圖1）。表一：深圳戶籍人口（ 19792010 :年粉19791980198119821983198419851936人 CxlO3)31. 2632. 0933. 3935. 454

8、0, . 5243. 5247. 8651. 45年倚19S7198819陰19901991199219931994人 aioj55,660, 1464.8268.6573. 2280. 22&了. 6993. 97年悅19951996199719981999200020012002人口 CxlO3)99.1610X 38109.64114,6119.S5124.92132,04139.4520032004200520062007200820092010人口 (xltf 150.93165.13181.93196,83212.38228,07241,45251.03（2）通過對現有數據，及散點

9、圖的分析，我們發現深圳戶籍人口從1980到2003的人口增長率基本保持不變，呈線性增長。但隨著深圳高速的發展，優質的 社會公共資源對流動人口形成了強大的吸引力，因此外來人口的遷入增多導致從2003年到2010年深圳戶籍人口的增長率相對以前增大， 但也基本保持一次函數的 增長。通過網絡資料查閱我們發現多項式擬合法是用解析表達式逼近離散數據所 呈現的趨勢,基本思想就是：觀測散點走勢來確定擬合函數，利用散點但又不拘泥于 散點。他的整體思路與我們的數據分析非常相似，因此我們決定采用多項式擬合 法中的二次與三次擬合法對數據進行建模。2）模型建立（1）對多項式擬合模型進行分析。多項式擬合的定義為：給定歷史

10、數據位點（X，yi），i =1,2,， N,E為所有次數不超過n（n - N）的多項式的函數類先設有n一多項式Pn（x）akxk可以充分的表現某些數據的變化趨勢。其中ak可作為擬合k =0好壞的的最小值。我們采用的為二次擬合法函數式為：二次函數擬合模型： Q（x）二Q1 X2 Q2 X1 Q3（ 1）三次函數擬合模型： Q（x）二Q1 X3 Q2 X2 Q3 X Q4（2）（2）利用MALTAB數學軟件對已知數據建立二次擬合模型，通過編程我們 得出如下圖形：圖2： 二次擬合曲線圖2中紅線為深圳戶籍人口實際數字的曲線，黑線為二次擬合模型的曲線， 通過對比我們發現我們通過二次擬合模型預測的值基本與

11、實際人口大致吻合，但 還是存在一定的誤差。（3）利用MALTAB數學軟件對已知數據建立三次擬合，通過編程我們得出如下圖形:圖3:三次擬合曲線圖三中藍線為深圳戶籍人口實際數字的曲線，黑線為三次擬合模型的曲線， 通過對比我們發現我們通過三次擬合模型預測的值基本與實際人口幾乎一致，同 時通過MALTAB軟件我們求出三次函數擬合模型的各個P值，最后得出：二次函數擬合模型：Q（x） =1.0e+006 X2 -0.0012 X1-1.1574（3）三次函數擬合模型：Q（x） = 1.0e+007 X30.0092 X -6.0823（4）（4）通過圖二，圖三對比我們很明顯的發現采用三次擬1合模型得到的數

12、據比二次擬合模型更加準確。因此我們采用三次擬合模型的數據，所以我們預測 出到2020年深圳戶籍人口大致為498萬人，表4為其詳細人口變化。表4:詳細人口變化表年粉2011201Z20132014201520162017201820192020（萬273L 32293.18313. 7633S. 63358. 82383. 38409.3&43& 82465.75496. 26人）5.2、流動人口分析: 1）流動人口定義：流動人口是相對于某地的常住人口而言的，指離開常住戶籍所在地，跨越一定的行政轄區范圍，在某一地區滯留的人口 其包括：1、進入城鎮務工、經商、和從事勞動服務的暫住人口；2、 為探親

13、訪友、旅游、求學、治病等而外出的人員 ；3、無職業、無收入、無暫住證的三無人員即盲流人口。為此我們可得：Q 非=Qi Q2 Q3（ 5）其中：Q非非常住人口總和；Q1 進入城鎮務工、經商、和從事勞動服務的暫住人口總和；Q2 為探親訪友、旅游、求學、治病等而外出的人員；Q3 無職業、無收入、無暫住證的三無人員即盲流人口。2）求解進入城鎮務工、經商、和從事勞動服務的暫住人口：顯然對于Qi,它是深圳市經濟發展主要的帶動者，因此與深圳市 GDP有很大的關系，GDP越多，則深圳市外來人口就越多。為此我們假設 Qi與外來人口所產生的GDP成正比例關系，由此我們可得：Qi 二 p（XtGDP - X） bi

14、（6）其中：p比例因素；XtGDP 深圳市t當年GDP總量；X 常住人口 GDP值；0進入城鎮務工、經商、和從事勞動服務的暫住人口總和的初始值；對于一個非平穩序列來說，其數字特征，如均值，方差和協方差等是隨著時 間的變化而變化的。也就是說，非平穩序列在各個時間點上的隨機規律是不同的， 難以通過序列已知的信息去掌握序列整體上的隨機性。而 GDP時間序列都是非平 穩的,為此我們采用ARIMA模型求解：ARIMA模型使用包括自回歸項（AR項）, 單整項和MA移動平均項三種形式對擾動項進行建模分析，使模型同時綜合考慮了 預測變量的過去值，當前值和誤差值，從而有效地提高了模型的預測精度 。（1） ARI

15、MAg型的形式：考慮序列yt ,若其能通過d次差分后變為平穩序列,即yt I （d）,則5 = dyt 二（1- B）dytUt為平穩序列,即Ut I （0）,于是可建立ARIMA （p,q）模型:(8)Ut二C】Ut八Ut_p ；t氣八 ，q；t4經d階差分后的ARIMA （p,q）模型稱為ARIMA （p,d,q）模型。其中p為自回歸模型的階數，q為移動平均的階數，；t為一個白噪聲過程。（2）建立ARIMA模型的一般方法：1） 檢驗原序列的平穩性檢驗的標準方法是單位根檢驗，若序列不滿足平穩性 條件，則可通過數學方法，如差分變換或者對數差分變換使其滿足平穩性條件；2）通過計算能夠描述序列特征

16、的一些統計量，如自相關（ACP ）系數和偏自相關（PACP）系數來確定ARIMA （p,q）模型的階數p和q,并根據一定的準則,如ATC準則或SC準則等綜合考慮來確定模型的參數；3） 估計模型的未知參數2,并通過參數的統計量檢驗其顯著性，以及模型的 合理性；4）進行診斷分析，檢驗模型的擬合值和實際值的殘差序列是否為一個白噪聲序 列。（3）數據的來源與描述：從深圳統計年鑒各卷統計出1979至2006年深圳國內生產總值，見表5：并按此數據作圖1從中可以粗略地看出Xt,具有長期上升趨勢，非水平平穩。表5： 1979 2006年深圳國內生產總值統計表（億元）年份GDP年份GDP年份GDP年份GDP19

17、79L 9638198641. 64511993453.144520002187.454519802+ 7012198755. 90151994634.671120012482. 487419814” 9576198886,98071995842. 483320022969.518419828. 25731989115. 656519961048.4421200335S5.723519S313.12121990171. 66651971297. 420820044281142819S423. 41611991236. 66319981534.727220054950.9078190539. 0

18、2221992317, 31941射91304.017620065684. 39圖4圖5（4）序列的平穩性處理：對Xt，進行平穩性檢驗（ADF檢驗），結果如表2 :表6序列A D F檢驗結果ADF Trst Statistic2,733532l%Cri t ica1*-4* 35525%Critical-3. 594310%Critical-3. 2321MacKinnon critical value s for rejection of a unit root*由表7可知其不平穩。為了消除原始數據序列的不平穩性，使數據更為平穩，本文采用對深圳國內生產總值序列取對數形式，記為lnxt，序列l

19、nXt 階差分后的序列記為lnXt,二階差分后的序列記為厶2|nXt ,按二階差分后數據作序列圖2 ,可見時間趨勢基 本消除，可認為是平穩序列但序列圖只能粗略地判斷序列具有平穩性，理論上應 用單位根檢驗方法檢驗。對厶2 In Xt,進行平穩性檢驗（A D F檢驗）,結果如表3 :表7序列ADF檢驗結果ADF Test Statistic-7. 244549l%Critical*-3+ 72045%Critical-2. 98510%Cri.tical-2 6318MacKinnon critical value s for rejection of a unit root.由表7可知其平穩，說

20、明GDP序列為2階單整序列，即2ln Xt I (2)模型的識別與建立由以上對序列uln Xt I(2),的A D F檢驗，我們可確定ARIMA(p,d,q),模型中的d應取為2為了確定模型中的p和q,作出序列.In Xt直至滯后16階 的自相關(ACP )圖和偏自相關(PACP)圖,分別見圖3和圖4.由圖7和圖8可看出，少In Xt序列的自相關圖與偏自相關圖都是拖尾的，因此可建VARQ0001Lag Numb#CerqfldflfMVAR000011.41fl-12圖7圖8ARIMA 模型。經反復計算比較,最終取p = 1 , q = 2,建立如下ARIMA(1,2,2) 模型：(括號中的數

21、據為對應估計值的T檢驗統計量)2| nXt =(c =-0.031188,AR(1) = 0.19417,MA(2) = -2.087428)(-6.899257)(-4. 0053504. 24 7 82 9S.E 二 0.050796 A I-3. 0 0 9 8 4 6 SC 2. 8 6 3 5 8 1(9)即：2 2In Xt =-0.031188-0.19417 In Xtxt 一 2.087428yR 0.842DW =2. 2 3( 10)由模型(1 ),對其進行回歸擬合，模型中的殘差序列(Residual)以及過厶ln Xt的實 際值(Actual)和擬合值(Fitted )

22、的序列圖見圖9：理Mtg - Fitted：從圖9可以看出，模型的擬合值和 實際值的變動具有較好的一致性。 其次，模型的殘差值較小，消除了 線性或者指數趨勢，表現得較為平 穩，說明模型通過了適應性檢驗， 所以該模型還是比較理想的。為了 進一步檢驗該模型的效果，記?為 該模型的殘差序列，對其進行DF檢驗,得：I? = -1.118299?，DF的值為-5.3921而在1%顯著水平 下,DF的臨界值為-2.6649，因此，殘差序列I?,即誤差項序列能在1 %顯著水平下被看作白噪聲過程，這說明厶2InXt的擬合值是實際值的無偏估計，模型具有較好的擬合效果。作出殘差序列 ?前16階的自相關(ACP)和

23、偏自相關 (PACP)圖，分別見圖10和圖11。從兩圖我們也可看出，自相關函數和偏自相關函數VAR0000110 r - L旳 NurYibar1024 s a io is u taVAR0G001357911”圖10:自相關(ACP)圖(5)模型的預測：由 ARIMA(1,2,2)模型得:L 吋 Nymber圖11：偏自相關(PACP)圖均落在置信區間內，殘差序列應為白噪聲過程，這與上面DF檢驗的結果一致。(11)(12)2|nXt =0.031188-0.19417 2|nt 一 2.087428“又因為：2 In Xt=lnXt-2ln XtIn可得In Xt的預測公式為:In Xt =

24、21 nXtvl n Xt 一 0.0311880.19417：2l n Xtt 一 2.087428；t/(13)因此得序列Xt的預測公式為：Xt2ln Xt_LnXt 2 q031188qi9417.2 InXt 丄-2.087428 t 2(14)用ARIMA(1,2,2)模型對深圳國內生產總值作預測,結果見表4表4實際值與ARIMA模型預測值比較衰(億元)年粉年粉碉涉率預測加S20012482.492548,912011100473920022969,593016,40201210997.47200335S5J23579,39201311073.5420044282.144302.28

25、201411901.S420054950.914919,29201512512.5820065634395604.26201151321Z7320076801376573.56201713967.41200877S6.927654.81201S14537,762009S201328564J3201915143.9420109581JI96S4.S5202015769.47為此，我們可以求出p和bi的值：由 = p(XtGD - X)匕可得： TOC o 1-5 h z Q = P(XtGDP _ X出)b( 15)通過1979年初始可知b = 31.41,X出幾乎可以忽略不計，貝U:通過上面數

26、據求出p的平均值為：p=14.871%(16)由此可得： HYPERLINK l bookmark28 o Current Document Q = XtGDp14.871% 31.41(17)(18)則：= Q - Q常可得下表:表8 Q與時間關系表年2011201220132014201520162017201S2019202021103.05413M3?64,70315333369ltiSKLlA41756.521317,715188022S3)求解為探親訪友、旅游、求學、治病等而外出的人員:對于Q2，探親訪友與深圳市現有人口總數成正比，旅游人數可以通過深圳市旅游人口數情況可直接求的；求

27、學人數同樣可以通過深圳市教育機構統計數求解，但 考慮到未來深圳市不斷在發展，所以求學人數也不斷在上升，然而整個國家已經 入老齡化社會，而且據國家統計局統計年簽表明，我國學生數量在不斷下降，這 兩因素一綜合，我們假設外來求學人數為恒定不變的；對于外來治病人數，顯然 與深圳市公有醫院服務水平有很大關系，我們假設成正比關系，因此我們可得：Q2= P2Q Q 旅+Q學 Q 醫 +b2(19)其中：P2 探親訪友人數的概率；Q旅一一旅行人數；Q學一一外來學習人數；Q醫 外來求醫人數；p 其他人數。求解P2,對于探親訪友人數應該和在該地區中人口成正比，在1979年，深圳剛開放，以此那時沒有幾乎沒有其它外來

28、人員，為此我們可得：0.15p20.004236(20)31.41可得：表9:訪友人數表年 20112012201320L4201520162017201S20192020PQ 5.S324510607574GS6697.6304453.0151721S.W16219J909059 67275910.068求解旅，根據現有的資料，我們查的深圳市南山區2008年統計年簽旅行情況可得：如下表:表10 09年6月旅游者接待情況統計項目單位2000 年 2001 年 2002 年 2003 年 2004 年 2005 年 2006 年 2007 年 2008 年接待游客人次萬人/次9K6.710041

29、044851.510831116. 811671250. 21185. 3施瀟景點接待人次萬人/次767.21762.22S37.24625.39897.42924.9892X 631O0S. 6873. 66誡游業總枚入億元一104.33107. 98施游企業營業收入億元16,517.319,318,922,224.427.4431, 2731.93賓館酒店客房率%75, 172,273,971.272,069- 770, 7閃.463, 5為此，根據上表我們求解出該區每天 平均每天接待人數和同比增長率如下表所示:表11 每天平均每天接待人數和同比增長率価曰加頃征 2001200220032

30、0042005200620072008壩曰甲但/uuu平年 年 年 年 年 年 年 年986. 710041044851.510881116.11571250.1185.23萬人/次2. 7032. 7502. 860627 3322.9S0822 0B 3.1693.4253一 24T9726B63205397同比0.0170.038-0.180.270.0260.0350. (0-0.05増長533443977547199&553191由上表可知深圳近幾年來旅游增長幅度不大，而且旅游是深圳非常住人口的一小部分，為了減少計算難度，我們忽略的這種增長。對于深圳共有7個區，為了簡化計算，我們假設

31、旅客到每一區去旅行都是隨機的，去每區每年平均每天接待人數為3.425萬可得：(21)Q旅二 7 3.425 二 23.927萬根據資料可得：目前深圳有35萬左右的義務教育階段非戶籍學生。這數字占 了深圳義務階段學生的一半。同理可以求得：Q學二 35萬（ 22）對于外來求醫人數，深圳市公有醫院服務水平有很大關系，我們假設與公有 醫院的等級成正比，與公有醫院的總數成正比關系，因此我們可得：Q醫=P2S（ 23）其中：P2 公有醫院等級因數； S公有醫院總數；但是根據題意：此深圳目前人均醫療設施雖然低于全國類似城市平均水平， 但仍能滿足現有人口的就醫需求?？芍?，對于深圳醫療水平，相對于其它如上海、

32、廣州等一些大城市相比，醫療水平很弱，因此為了簡化模型，我們將Q醫直接放到其它人口 b中考慮。3）求解三無人口數目Q三無：三無人口定義：無職業、無收入、無暫住證的三無人員即盲流人口。由此我 們可以得到該三無人口出現的概率非常小，幾乎可以忽略不計，為此我們也將他 歸為其它人口內。綜上所述：Q非 =P（WGdp -W） b P2Q Q旅 +Q學 Q醫+b2 Q3=P（WGdp -W） P2Q b 58.927（24）綜上所述求解Q非可得：表12:非常住人口表年201120122Q1320L4201520L6201720182019202G01167.8171439.651430.432153X261

33、600.2816S1.025-67.0021S24.7331SS63151949.225.3、人口結構分析通過以上的分析我們預測出了深圳未來10年的大致人口總數為，但由于每個年齡段的人患病的幾率是不同的，因此想估計出該市醫療床位的需求還存在一定的難度，所以我們對深圳以前的人口結構進行分析對比。由于人口結構在一段時 間內是不會發生大規模的變化的，因此我們選取2000、2005、2010三年個年齡段人口所占總人口的比例進行對比分析，得到下表13。表13:各年齡段占總人數百分比:男女04歲5 9 歲10 14歲15 19歲20-24 歲25-29歲2000年0.492862790.507137213

34、312.912.2B14.7124.9920.232005年0.50970.49033.2711313 4322.7816 562010年0.541770.4582257.4617.6530 34 歲35-39 歲40-44歲45 49歲50-54歲55-59歲60-64 歲6559歲2000T13.487 663.542.441.460.910.810.552005年14.269 865.842.571.911.260.830.71O01年212.9811.418.825.482.541.931.010.6970-74 歲75-79 歲S0-S4 歲S5-S9 歲90

35、-94歲95-99歲1皿歲及KLLooo年0320.180.070.0450.01610.00440.0000072005年0.4430.05180.01590.0000072010年0.520310J40.0630.02860.01370.000006通過對表二的分析我們發現深圳人口的總體結構大致保持不變，但是通過對比我們發現該市人口從014歲，35 100歲年齡段人口呈上升趨勢，而 15 34歲年齡段人口呈下降趨勢。由于老年幼年的所占人口比例的增多，從而患病人 群也相應增多，也就意味著該市醫療床位的需求將進一步增加。為了進一步分析 其變化規律，我們做出了該市人群年齡

36、分布圖（圖 4）。從該曲線圖上我們可以清 楚的看到該市的人口結構分布情況，深圳市的主要人口在年齡構成上為15至44歲的人口最多，45歲以上人群較少。深圳市人群年齡分布圖0. 3年冊圖125.4、人口結構估計1、通過上表分析我們可知人口結構在短時間內是不存在大規模的變化的，因 此未來10年該市的人口結構將大致不變。并且現代人少生優生的理念已經深入人 心，因此小孩的增長率在短時間內不會發生較大的改變，也就是說深圳人口結構 因此我們制定出該市10年后的人口結構計算方式。1、用2010年個年齡段的人數 作為人口基數。所以首先計算出 2010年各年齡段人數，如2010年04歲人口數 位425772人，那

37、么2020年的人數基數就為425772人而通過上述分析我們得知 在2020年為498萬人。2、考慮流動人口的影響3，深圳是我國濟發展最快的城市之一因此流動人口站的人口比的比重較大，而年齡一般都為20 45,因此流動人口在20-45歲年齡段的流動人口中占較大比重。而通過上述分析我們可知該市2020年的流動人口數為1949.22萬人。3、對比分析，通過對表4表5的分析我們得出人口所占百分比與之前幾乎一 致。因此我們利用公式E = 2 B- A預測出2020年各年齡段占總人數的百分比。 其中E（2020年各年齡段所占百分比）；B（2010年各年齡段所占百分比）；A（2005年各年齡段所占百分比）。通

38、過計算我們得出各年齡段所占百分比如下表：表14:出各年齡段所占百分比年齡段歲5-9歲10-14 歲119歲20-24歲25-2?歲30-34 歲百分比4.953.072.771.4916.5618541L7年齡段35 39歲40-44歲45-49 歲50-54歲55-59歲60-64歲65-69 歲百分比12.9611.383937年齡段70 74歲75-79歲S0-S4 歲85 89歲90 94歲95-99歲歲及KLt百分比0.580.00540.01150.00055.5、全市醫療床位的需求：分析1979年到2010年深圳市醫院及床位的發展情況

39、4，通過網絡資料查閱 我們的到了深圳人口年份對應的床位如表二，將年份對應的醫院數量，及對應的 床位數量做出柱狀圖如圖2-1、圖2-2，通過對圖形的分析我們可以得知隨年份的 增加床位的增長呈3次函數形式增長。由之前的分析我們可以得知，隨著社會的 發展該市的流動人口會逐漸的趨于平緩，從而導致該市的人口主要增長率為人口 的遷移，并且流動人口的減少會導致該市人口老齡化的加快。而人口老齡化的到 來將導致該市人口的患病率激增，從而導致床位的快速增長。表15：年份19791980198119821983198419851986床位597643790717102316341885202S年份198719881

40、9S919901991199219931994床位22252496283831083498446651686040年份19951996199719981999200020012002床位664071057813S353872096161054211808年粉20032004200520062007200820092010床位1269714186155771619316766184351987221166醫院數(個)也圖2T 1979-2010年深圳市醫院發展情況年末第住人口變北囹年份圖2-3(1)圖形對比，圖2-3為年末常住人口的柱狀圖，通過對比我們發現二者的變 化趨勢幾乎一致，以此我們考慮將

41、該市病床的變化情況用多項式擬合模型 進行建模分析，對此我們分別采用三次擬合模型進行擬合分析。1、利用MALTAB數學軟件對已知數據建立二次擬合模型， 通過編程我們得出 如下圖形：圖中藍線曲線為醫院床位實際數字的曲線繪制，黑線為采用二次擬合模型的 曲線，通過對比我們發現我們通過二次擬合模型預測的值基本與實際人口幾乎一 致，因此可以確定2020年該市床位數位0.36萬個。2、預測高血壓、急性闌尾炎、小兒肺炎在不同類型的醫療機構就醫的床位需求, 通過分析我們可知6、不同類型的醫療機構就醫的床位需求假設：各類醫療機構所占醫治病例人數百分比短期不隨時間改變6.1、求解思路分析：1、 利用已知數據求解出A

42、病占B人群的百分比，再通過已經預測的 B類人群 的數量求出A病在未來的病例數，在這個過程中考慮到醫療條件的改善而導致的 發病率降低，以及外來就醫人數的改變，最終預測出未來A病的大致病例數H。2、假設A病在B類醫院每天就診人數為H,其平均住院天數為Y,那么A病 在B醫院應當設置的床位數為 M二H Y，即A病在B醫院該設置的床位數為每 天就診人數與其平均住院天數的積。在這個過程中考慮因醫療條件改善導致的住 院周期的降低。最終算出未來 A病在B類醫院需要的床位數。6.2、醫療機構分類:我們根據醫院的不同性質將其分為綜合醫院、兒童醫院5、婦幼保健院三大類。其中綜合醫院又被稱為人民醫院，它是一種普遍分布

43、于我國各個省市自治區 的綜合性醫院，冠以“人民”二字，寓意其服務對象和服務宗旨。其醫療專業性 強，內、外、婦、兒等?？讫R全，許多醫院在醫療之外，還擔負著教學、科研的 任務。兒童醫院則是主要研究兒童的各項疾病，以兒童為主要研究方向的醫院。 婦幼保健院的主要醫治婦女兒童的各項疾病。1）、小兒肺炎對各醫療各機構的床位需求1、求解出小兒肺炎病占青少年（0-16歲）人群的百分比： TOC o 1-5 h z p = A - S = 32644 103 10 3.15%（25）2、計算2020年小兒肺炎的病例數：44A=P S = 269.19 10 3.15% = 8.479 10（ 26）3、醫療條件

44、改進及外來就醫影響：通過網絡資料查閱6及之前數據分析我們得出因醫療條件改進導致患病率 沒10年將降低5%而隨著社會的發展外來就醫人數也將降低 6%因此到2020年 小兒肺病的實際病例數為：A、二 A （1-5%-6%） = 7.54 104（27）4、平均每天的病例數H 二 A 365 ： 206（ 28）5、各類醫療機構所占醫治病例人數百分比：醫院類別綜合醫院兒童醫院婦幼保健院例數218355735236所占比例0. 6690. 1710. 1606、2020年各醫療機構平均每天的病例數:醫院類別綜合醫院兒童醫院婦幼保健院所占比例0.6690. 1710, 16每天列數137, 81435.

45、22632.967、各醫療機構平均住院天數:醫院類別綜合醫院兒童醫院婦幼保健院平均天數6 33.96318因醫療條件改善導致的住院周期的降低：通過網絡資料查閱及之前數據分析我們得出因醫療條件改進2020年小兒患病的住院周期將平均降低0.5天，因此各醫療機構的實際住院天數為醫院類別綜合醫院兒童醫院婦幼保健院平均天數5,86.46. 039、2020年結果 TOC o 1-5 h z 綜合醫院：M = H Y = 5.8 137.814 ： 800（29）兒童醫院：1= Y= 6.4 35.226 227（30）婦幼保健院：IM?二 H2 Y = 6.03 32.96 199（31）10、實際情況

46、考慮：考慮到可能存在同時進入的情況因此每類醫院的病床數增加 2%因此2020年小兒 肺炎的各醫療機構就醫的實際床位需求為醫院類別綜合醫院兒童醫院婦幼保健院床位個數8162312032）、急性闌尾炎病的對各醫療各機構的床位需求1、急性闌尾炎介紹：急性闌尾炎是外科常見病，居各種急腹癥的首位。轉移性右下腹痛及闌尾點 壓痛、反跳痛為其常見臨床表現，但是急性闌尾炎的病情變化多端。其臨床表現 為持續伴陣發性加劇的右下腹痛，惡心嘔吐，多數病人白細胞和嗜中性白細胞計 數增高。其主要發病人群人18-39歲成年人。2、求解出2010年急性闌尾炎病占成年人（18-39歲）人群的百分比 TOC o 1-5 h z p

47、 二 A - S = 10363- 521.71 10 0.198%（32）3、計算出2020年急性闌尾炎病的病例數A=P S = 1150 104 0.198% = 2.27 104（ 33）4、醫療條件改進及外來就醫影響通過網絡資料查閱及之前數據分析我們得出因醫療條件改進導致患病率沒10年將降低3%,而隨著社會的發展外來就醫人數也將降低 4%。因此到2020年急性 闌尾炎病的實際病例數為：(34)(35)A = A (1 -3% -4%) = 2.11 1045、平均每天的病例數H 二 A - 365 586、2010年各類醫療機構所占醫治病例人數百分比 TOC o 1-5 h z E院類

48、別綜合醫院兒童醫院婦幼保健院.例數100刃2470所占比例0970307、2020年各醫療機構平均每天的病例數醫院類別綜合醫院兒童醫院婦幼保健院.所占比例ST?03每天例數563M& 2010年各醫療機構平均住院天數醫院類別綜合醫院兒童醫院婦幼保健院平均天數S.909、因醫療條件改善導致的住院周期的降低通過網絡資料查閱及之前數據分析，我們得出因醫療條件改進到 2020年急性 闌尾炎病的住院周期將平均降低 0.8天，因此各醫療機構2020年的實際住院天數 為醫院類別綜合醫院兒童醫院婦幼保健院平均天數6. 388 1010、2020年急性闌尾炎病對的各醫療機構就醫的實際床位需求(36)(37)(3

49、8)綜合醫院：M =H Y =6.38 56358兒童醫院.M1 = Hi Y1 = 3 8.927婦幼保健院：M2二H2 丫2=0 =011、實際情況考慮考慮到可能存在同時進入的情況因此每類醫院的病床數增加2%，因此2020年急性闌尾炎病對的各醫療機構就醫的實際床位需求為醫院類別綜合醫院兒童醫院婦幼保健院床位個數365340參考文獻、李連忠，具有年齡結構與區分性別的中國人口增長模型J.徐州師范大學學報(自然科學版)，2008,。、鄭曉瑛等，中國人口、人力資本變化趨勢J市場與人口分析，2007，( 13)、屈思敏，農村出生人口性別比例失調的成因J.統計與決策，2006，(12).、王曉軍，蔡正

50、高，死亡率預測模型的新進展J.統計研究，2008，(25).、2010年美國人口預測報告。、中國統計年鑒EB/OL. HYPERLINK http:/www.stats.gOv.c http:/www.stats.gOv.c 。、深圳市衛生和人口計劃生育委員會。 HYPERLINK /c/2002-09-21/1525736239.htm2012-4-29 /c/2002-09-21/1525736239.htm2012-4-29附件戶籍人口三次曲線：x=1979:1:2010;y=31.26,32.09,33.39,35.45,40.52,43.52,47.86,51.45,55.6,60.

51、14,64.82,68.65,73.22,80.22,87.69,93.97,99.16,103.38,109.46,114.6,119.85,124.92,132.04,139.45,150.93,165.13,181.93,196.83,212.38,228.07,241.45,251.03;plot(x,y,k,markersize,20)axis(1979 2020 0 500);grid；p3=polyfit(x,y,3)t=1979:1:2020;s=polyval(p3,t);hold onplot(t,s,k-,linewidth,2)戶籍人口二次曲線：x=1979:1:201

52、0;y=597,643,790,717,1023,1634,1885,2028,2225,2225,2838,3108,3498,4466,5168,6040,6640,7105,7813,8353,8353,9616,10542,11808,12697,14186,15577,16193,16766,18435,19872,21166;plot(x,y,k,markersize,20)axis(1979 2020 500 50000);p2=polyfit(x,y,2);t=1979:1:2020;s=polyval(p2,t);hold onplot(t,s,r-,linewidth,2)

53、床位計算三次曲線：x=1979:1:2010;y=597,643,790,717,1023,1634,1885,2028,2225,2225,2838,3108,3498,4466,5168,6040, 6640,7105,7813,8353,8353,9616,10542,11808,12697,14186,15577,16193,16766,18435 ,19872,21166;plot(x,y,k,markersize,20)axis(1979 2020 500 50000);p2=polyfit(x,y,3);t=1979:1:2020;s=polyval(p2,t);hold onp

54、lot(t,s,r-,linewidth,2)學位論文原創性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學位論文，是本人在導師的指導下進行的研究工作所取 得的成果。盡我所知，除文中已經特別注明引用的內容和致謝的地方外， 本論文不包 含任何其他個人或集體已經發表或撰寫過的研究成果。對本文的研究做出重要貢獻的 個人和集體，均已在文中以明確方式注明并表示感謝。本人完全意識到本聲明的法律 結果由本人承擔。學位論文作者（本人簽名） ： 年 月 日學位論文出版授權書本人及導師完全同意中國博士學位論文全文數據庫出版章程、中國優秀碩士 學位論文全文數據庫出版章程 （以下簡稱“章程”，見 HYPERLINK ） ，愿意將本人 的

55、學位論文提交“中國學術期刊（光盤版）電子雜志社”在中國博士學位論文全文 數據庫、中國優秀碩士學位論文全文數據庫中全文發表和以電子、網絡形式公開 出版，并同意編入 CNKI 中國知識資源總庫，在中國博碩士學位論文評價數據庫 中使用和在互聯網上傳播，同意按“章程”規定享受相關權益。論文密級：公開 保密（_年_月至_年_月）（ 保密的學位論文在解密后應遵守此協議）作者簽名： 年月日導師簽名： 年月日本人鄭重聲明：所呈交的畢業設計（論文），是本人在指導老師的指 導下，獨立進行研究工作所取得的成果，成果不存在知識產權爭議。 盡我所知，除文中已經注明引用的內容外，本設計（論文）不含任何 其他個人或集體已經

56、發表或撰寫過的作品成果。對本文的研究做出重 要貢獻的個人和集體均已在文中以明確方式標明。本聲明的法律后果由本人承擔。作者簽名:二00年九月二十日畢業設計（論文）使用授權聲明本人完全了解濱州學院關于收集、保存、使用畢業設計（論文） 的規定。本人愿意按照學校要求提交學位論文的印刷本和電子版，同意學 校保存學位論文的印刷本和電子版，或采用影印、數字化或其它復制 手段保存設計（論文）；同意學校在不以營利為目的的前提下，建立 目錄檢索與閱覽服務系統，公布設計（論文）的部分或全部內容，允 許他人依法合理使用。（保密論文在解密后遵守此規定）作者簽名:二00年九月二十日致謝時間飛逝，大學的學習生活很快就要過去，在這四年的學習生活中，收獲了很多，而