臺灣博碩士論文加值系統

藉由灰色預測模型來探討現今中醫師與藥師執業人數，在東方社會中醫仍然是相當重要的醫療模式，故針對中醫師與藥師執業人數來進行預測，本研究的目的是選出適合的灰色預測模型並選出最佳的預測方法，進行台灣總體與個別五都的未來三年預測。
　　研究範圍從2007年到2013年台灣中醫師與藥師執業人數，應用灰色理論中GM(1,1)模型及無偏灰色與灰色新陳代謝來做預測分析，再利用平均絕對百分比誤差(MAPE)來衡量模型的準確度，找出最佳預測模型。研究結果發現，中醫師執業人數無偏灰色的MAPE為2.339%，精確度為97.661%，皆優於傳統GM(1,1)MAPE為2.414%、精確度為97.586%，與灰色新陳代謝模型MAPE為2.794%、精確度為97.206%，藥師執業人數灰色新陳代謝模型的MAPE為1.334%，精確度為98.666%，皆優於傳統GM(1,1)MAPE為1.355%、精確度為98.645%，與無偏灰色MAPE為1.431%、精確度為98.569%，研究最後中醫師執業人數以無偏灰色模型，藥師執業人數以灰色新陳代謝模型來推測2014年至2016年台灣與五都之中醫師與藥師執業人數，以作為國內醫療產業與學術研究者參考。

The way of examining population of traditional Chinese physician and Pharmacist based on Grey Forecasting Model GM(1,1) is still important in the sector of orient Chinese medical science. So this paper focuses on predicting the population of traditional Chinese physician and pharmacists. The purpose is to choose appropriate Grey Forecasting Model GM(1,1) and the best forecasting way for prediction of the whole Taiwan and individual cities in the following three years.
　　The research focuses on the population of Traditional Chinese Physician and pharmacists from 2007 to 2013. GM(1,1) Model, Unbiased Grey Forecasting Model and Grey Metabolic in the Grey Theory are applied to analyze the prediction. Further, Mean Absolute Percentage Error (MAPE) is applied to measure the accuracy of models and find the best forecasting model. The result shows that Unbiased Grey Forecasting Model MAPE of professional traditional Chinese physician is 2.339%, accuracy is 97.661%, both of which are prior to the traditional GM(1,1)MAPE 2.414%, accuracy 97.586%, and the Grey Metabolic MAPE 1.334%, accuracy 97.206%; Grey Metabolic MAPE of pharmacists is 1.334%, accuracy 98.666%, prior to the traditional GM(1,1)MAPE 1.355%, accuracy 98.645%, and the Unbiased Grey Forecasting Model MAPE is 1.431%, accuracy 98.569%. In the end of this research, the population of traditional Chinese physician and pharmacists were forecasted separately by Unbiased Grey Forecasting Model and Grey Metabolic from 2014 to 2016 in Taiwan and individual cities, for domestic medical researchers and professionals as reference.

摘要 i
Abstract ii
誌謝 iv
目錄 v
表目錄 viii
圖目錄 x
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究範圍與目的 2
1.3 研究流程 2
第二章 文獻探討 4
2.1 預測 4
2.1.1 預測定義 4
2.1.2 預測步驟 4
2.1.3 預測方法 5
2.2 灰色系統理論 7
2.2.1 灰色理論之相關文獻 9
2.2.2 無偏灰色之相關文獻 10
2.2.3灰色新陳代謝相關文獻 11
2.3中醫師之相關文獻 13
2.3.1中醫師培育管道 13
2.3.2中醫師考試制度 13
2.4藥師之相關文獻 14
2.4.1藥師之專業領域 14
第三章 研究方法 15
3.1 灰色預測模型 15
3.2 無偏灰色預測模型 16
3.3 灰色新陳代謝預測模型 18
3.4 預測精確度分析 20
第四章 實證分析 21
4.1灰色GM(1,1)預測模型 22
4.1.1 GM(1,1)模型之中醫師執業人數 22
4.1.2 灰色GM(1,1)模型之藥師執業人數 25
4.2 無偏灰色預測模型 28
4.2.1 無偏灰色預測之中醫師執業人數 28
4.2.2 無偏灰色預測之藥師執業人數 31
4.3 灰色新陳代謝預測模型 34
4.3.1灰色新陳代謝之中醫師執業人數 34
4.3.2灰色新陳代謝之藥師執業人數 40
4.4 各預測模型結果之比較 46
4.4.1 中醫師執業人數之各預測模型之比較 46
4.4.2 藥師執業人數之各預測模型之比較 47
4.5 台灣與五都未來預測 47
4.5.1 台灣未來三年中醫師執業人數與藥師執業人數 48
4.5.2 台北市未來三年中醫師執業人數與藥師執業人數 50
4.5.3 新北市未來三年中醫師執業人數與藥師執業人數 52
4.5.4 台中市未來三年中醫師執業人數與藥師執業人數 54
4.5.5 台南市未來三年中醫師執業人數與藥師執業人數 56
4.5.6 高雄市未來三年中醫師執業人數與藥師執業人數 58
第五章 結論與建議 60
5.1 研究結論 60
5.2建議與未來發展 61

中文文獻
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