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J-GLOBAL ID：202102252147347400   整理番号：21A0928736

トレンド季節モデル予測法の放射線科作業統計予測への応用【JST・京大機械翻訳】

著者 (2件)： Zhao Xiaobin (214107,江蘇省无錫市錫山区羊尖鎮衛生院) ,  Jiang Xuequan (214107,江蘇省无錫市錫山区羊尖鎮衛生院)
資料名： Zhongguo Nongcun Weisheng  (Zhongguo Nongcun Weisheng)
巻： 12  号： 4  ページ： 45  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4183A  ISSN： 1674-361X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:季節変動因子による放射線科仕事量の傾向への影響を分析し、この変動が放射線科の仕事量に与える影響を予測する。方法:傾向季節モデル予測法を用いて、2012-2016年某病院の放射線科仕事量で、2017年1-4季の放射科仕事量を予測した。結論:傾向季節モデル予測法を用いて、実際の比較的近い予測結果が得られ、基層病院の放射線科の現代化管理に科学的な根拠を提供できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 基層 ,  *季節的変動
準シソーラス用語： *放射線科 ,  モデル予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医学教育  (GA01040F)

タイトルに関連する用語 (7件)： トレンド ,  季節 ,  モデル予測 ,  放射線科 ,  統計 ,  予測 ,  応用