Predicción de estadía hospitalaria mediante modelo de serie de tiempo. Caso Hospital Universitario
El objetivo de este trabajo fue realizar una predicción del futuro comportamiento del indicador estadía hospitalaria con el Modelo Autorregresivo Integrado de Media Móvil (ARIMA). Método. En el mes de septiembre de 2010 se realizó un análisis de la serie de tiempo conformada por los promedios mensua...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2013 |
| País: | México |
| Institución: | Universidad Juárez Autónoma de Tabasco |
| Repositorio: | Redalyc-UJAT |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:48727474004 |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=48727474004 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Salud Predicción series de tiempo estadía hospitalaria |
| Sumario: | El objetivo de este trabajo fue realizar una predicción del futuro comportamiento del indicador estadía hospitalaria con el Modelo Autorregresivo Integrado de Media Móvil (ARIMA). Método. En el mes de septiembre de 2010 se realizó un análisis de la serie de tiempo conformada por los promedios mensuales de estadía hospitalaria obtenida en el Hospital Universitario Manuel Ascunce Domenech de la provincia de Camagüey, Cuba; desde enero de 2002 a abril de 2010. Esta serie se analiza con el programa Statgraphics. Resultado. Se seleccionó el mejor modelo [ARIMA (0,1,2)] por el criterio de Akaike que selecciona el modelo con el error cuadrado más pequeño y se encontró el mejor pronóstico disponible. Conclusiones. El modelo ARIMA utilizado en esta experiencia fue adecuado y confiable y puede ser utilizado de forma sistemática. Los pronósticos que brinda pueden ser una pauta para guiar el trabajo de calidad cuando los datos son permanentes y confiables. |
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