Упрощенная HTML-версия
103
дом однофакторного регрессионного анализа. В качестве независимой пере-
менной выступают индексы времени Т = 1, 2…., n, а зависимой переменной
является уровень обращаемости. По результатам проведенного регрессион-
ного анализа можно построить модель тренда количества случаев вызовов
СМП по поводу БСК:
БСКт = 14,7 - 0,001 × Т + е, (9.)
где: БСКт – ожидаемый уровень обращаемости за СМП по поводу БСК;
Т – независимая переменная времени в днях;
е – остатки.
В связи с тем, что за анализируемый период обращаемость уменьши-
лась всего на 0,9 вызова за день, коэффициент регрессии – 0,001, то при по-
строении модели для прогноза обращаемости за СМП от погодных факторов
и метеоусловий данная компонента не учтена.
Как уже было установлено ранее, для временных рядов числа вызовов
за СМП по поводу БСК характерна выраженная сезонная периодичность об-
ращаемости за СМП по поводу БСК, которая связана с периодическим изме-
нением погодных условий. На основе данного предположения построена ав-
торегрессионная модель, где в качестве независимых переменных включены
погодные условия со статистически значимыми коэффициентами регрессии,
по результатам ранее проведенного множественного регрессионного анализа:
температура атмосферного воздуха, относительная влажность воздуха, ско-
рость движения воздуха. Зависимая переменная – число вызовов за СМП по
поводу БСК.
Полученная функция авторегрессии по погодным факторам объясняет
периодические колебания обращаемости (рис. 20). Таким образом, предпо-
ложение о том, что периодическая компонента обусловлена погодными фак-
торами подтвердилось.