Zaman Serisi Analizinde Yeni Yaklaşımlar: Sağlık Verileri Uygulaması

Özet

Sağlık verilerinin doğru bir şekilde incelenmesi ve yorumlanması önemlidir. Özellikle veri analiz yöntemleri, verinin profilini çıkartırken aynı zamanda geleceğe yönelik tahminleride istatistiksel yöntemlerle yapabilmektedir. Sağlık alanında özelikle hasta sayısının tahmini, hastanenin hastaya kaliteli sağlık hizmeti vermesi ve hasta ile sağlık personeli memnuniyetini sağlayabilmesi açısından önemlidir.

Bu çalışmada, İzmir ilinde yer alan bir devlet hastanesinin acil servisine 2020-2021 yılları arasında gelen hasta sayısı üzerinden 2010- 2021 yılları arası aylık veri seti simüle edilmiş ve hasta sayısı zaman serisi yöntemleri ile tahminlenmiştir. Literatürde sıklıkla kullanılan üssel düzeltme yöntemi ile yeni bir yaklaşım olan Ata yöntemleri modelleme için kullanılmıştır. Performans karşılaştırmaları ise ortalama mutlak yüzde hata (MAPE), ortalama mutlak ölçekli hata (MASE) ve ortalama mutlak hata (MAE) kriterlerine göre yapılmış ve çalışma sonunda zaman serisinde yeni bir yaklaşım olan Ata(1,0,1) (A,N,A) yönteminin daha iyi sonuçlar verdiği tespit edilmiştir.