文档介绍：眼科病床数学建模一等奖论文
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符号
符号说明
患第类病的第个病人的等待入院时间
患第类病的第个病人的术前的准备时间
患第类病的第个病人的住院时间
因为08年7月13日-，，，
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。正因为每天到门诊看病的人数大于每天出院的人数，所以才导致了等待住院病人队列越来越长。
（病人到达时间指病人的门诊时间）服从泊松分布
由于医院就医排队是典型的排队论问题，而一般的排队论模型都是泊松输入，所以我们先假定病人的到达服从泊松分布，然后根据附录一给出的数据求出每天到门诊看病的各类病人的人数（统计结果见附录二）,再利用6SQ统计软件进行卡方拟合优度检验得到如下结果（）：
：各类病人的到达服从泊松分布的卡方拟合优度检验
白内障单眼患者到达时间：
白内障双眼患者到达时间：
视网膜患者到达时间：
假设检验
假设检验
假设检验
零假设
服从泊松分布
零假设
服从泊松分布
零假设
服从泊松分布
自由度
3
自由度
4
自由度
4
卡方统计量
卡方统计量
卡方统计量
p值
p值
p值
显著性水平
显著性水平
显著性水平
结果
接受零假设
结果
接受零假设
结果
接受零假设
青光眼患者到达时间：
外伤患者到达时间：
假设检验
假设检验
零假设
服从泊松分布
零假设
服从泊松分布
自由度
3
自由度
2
卡方统计量
4
卡方统计量
1
p值
0
p值
1
显著性水平
0
显著性水平
0
结果
接受零假设
结果
接受零假设
根据以上假设检验的结果知：各类病人的到达时间均符合泊松分布。
根据指数分布与泊松分布的关系：如相继两个事件出现的间隔时间服从参数为的指数分布，则在单位时间间隔内事件出现的次数服从参数为的泊松分布，即单位时间内该事件出现次的概率为
⑴
将各类病人平均每天到达的人数，即值代入式⑴，可得相应的概率密度函数，。
：各类病人达到时间的概率密度函数和相应的值
类别
白内障单眼
白内障双眼
视网膜
青光眼
外伤
1
1
首先统计出各类病人的术后观察时间（统计结果见附录三），根据统计结果，我们
3
假定各类病人的术后观察时间服从均匀分布，然后通过6SQ统计软件进行卡方拟合优度检验，。
：各类患者的术后观察时间服从均匀分布的卡方拟合优度检验
白内障单眼术后观察时间
白双术后观察时间
视网膜术后观察时间
假设检验
假设检验
假设检验
零假设
服从均匀分布
零假设
服从均匀分布
零假设
服从均匀分布
自由度
34
自由度
39
自由度
99
卡方统计量
卡方统计量
卡方统计量
p值
p值
1
p值
显著性水平
显著性水平
显著性水平
结果
接受零假设
结果
接受零假设
结果
接受零假设
青光眼术后观察时间
外伤术后观察时间
假设检验
假设检验
零假设
服从均匀分布
零假设
服从均匀分布
自由度
37
自由度
53
卡方统计量
卡方统计量
p值
p值
显著性水平
显著性水平
结果
接受零假设
结果
接受零假设
根据以上假设检验的结果知：各类病人的术后观察时间均服从均匀分布。
首先统计出外伤病人的住院时间，根据统计结果，我们假定其服从泊松分布，然后通过6SQ统计软件进行卡方拟合优度检验，.
: 外