Vi introducerar en ny metod för att förutse ankomsthastigheter för nödsamtal som kombinerar heltalsvärderade tidsseriemodeller med en dynamisk latent faktorstruktur. Kovariatinformation fångas upp genom enkla begränsningar av faktorbelastningen. Vi modellerar direkt de beräknade ankomsterna per timme, snarare än att använda ett konstgjort antagande om normalitet. Detta är avgörande för akutsjukvården, där antalet samtal kan vara mycket lågt. Jämna splines används för att uppskatta faktornivåer och belastningar för att förbättra långsiktiga prognoser. Vi inför tidsseriestruktur på timnivå, snarare än på daglig nivå, som fångar det finskaliga beroendet utöver den långsiktiga strukturen. I vår analys beaktas alla nödsamtal som togs emot av Toronto EMS mellan januari 2007 och december 2008 och för vilka en ambulans avsändes. Empiriska resultat visar betydligt minskat fel i prognosen samtal ankomst volym. För att kvantifiera effekten av minskade prognosfel utformar vi en modellsimulering som ungefär motsvarar dynamiken i ett ambulanssystem. Resultaten visar bättre prestanda när prognosmetoden förbättras. Detta begrepp om att kvantifiera de operativa effekterna av förbättrade statistiska förfaranden kan vara av oberoende intresse.
Matteson m.fl. REF införde en ny metod för att förutse ankomsthastigheter för nödsamtal, som kombinerar heltalsvärderade tidsseriemodeller med en dynamisk latent faktorstruktur.
Forecasting emergency medical service call arrival rates
{'venue': 'Annals of Applied Statistics 2011, Vol. 5, No. 2B, 1379-1406', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}