衛生福利部長照需求人口推估公式的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

多技術模型分類長照失能險問題

為了解決衛生福利部長照需求人口推估公式的問題，作者丁敏慧 這樣論述：

台灣高齡人口比率急速攀升，失能身心障礙人口比率持續增加，促使長期照護需求增加。亦因低出生率造成家庭平均人口數減少，家庭照顧功能逐漸弱化，使得個人與家庭的照顧壓力日增，進而成為社會與經濟崩潰隱憂，衍生可能的社會問題。本研究基於上述的議題，希望以需要長期照護保險者為研究對象，建立一個可行的預測模式。本研究旨在透過建立分類預測模型為模型I~X，以比例分割與10折交叉驗證二種方式將資料拆解，再加上特徵選取及數據離散化兩種技術的應用，並以七種不同分類類別(貝氏分類、函氏分類、懶人法、群體學習、混合式、規則分類與決策樹)內之23種演算法，經由保險公司資料庫蒐集資料進行資料採礦，挑選出20個條件屬性和1個

決策屬性-「是否購買長照與失能保險保單」，決策屬性為二分類法進行數據實證分析。經實證結果得知：(1)找出影響決策屬性之3個重要因子分別為婚姻狀況、購買保單總張數與保單總保額(含長照與失能保險)；(2)最穩定模型為混合型的模型V與X；(3)最佳分類器為決策樹J48演算法。本研究結果有2個重要貢獻：(1)對壽險業者而言，「商業長照與失能保險」絕對是一個極具發展潛力的市場，藉由運用大數據分析工具與資料採礦技術，協助業界篩選出潛藏的客戶名單，讓銷售人員有效率的達成銷售業績及提升公司的收益來源，亦期本研究結果，對業者在未來的行銷策略及經營績效上，能有所貢獻；(2)對學術界而言，本研究所提出之預測模型，可

應用於其他不同的產業領域上，對不同的實務問題產生不同的實證分析支持結果。

長期照顧特別扣除額政策設計暨稅式支出計算

為了解決衛生福利部長照需求人口推估公式的問題，作者李洛筠 這樣論述：

現代醫療快速發展，疾病的型態也逐漸改變，人類在延長壽命的同時也無可避免地延長了臥病在床的時間，據統計我國老年人在離世前的臥床時間約長達七年，而在如此漫長的生命末期，隨身心功能衰退而衍生之長期照顧需求也日益擴張。長期照顧相關支出雖與醫療支出性質類似，但同上所述具有更強之延續性，隨著社會的老化以及家庭結構的改變，家庭不再能有效吸收家中長者的照顧需求，俗話說：「久病床前無孝子」，看似沒有盡頭的照顧支出，也加深了我國家庭經濟的負擔，重則造成家庭經濟功能失衡。本研究旨在探討在我國現行長期照顧政策下所存在的問題，並試著找出能夠給予我國長期照顧需求者一致性保障的方式。以司法院釋字第701號作為楔子，探討長

照議題在憲法上應有之保障，並透過重新審視我國目前所得稅法中之扣減制度，理解免稅額以及扣除額的憲法意義，藉此尋找長期照顧議題在所得稅上尋求保障之可能性。在確立長照特別扣除額之理論基礎後，透過方案假設與稅式支出評估，結合我國實際數據資料，設計本研究試擬之長照特別扣除額草案。盼透過完善之政策設計，使長照特別扣除額除能發揮保障我國人民基本需求之功能，改善目前長期照顧法治保障之不足，亦能發揮額外之政策效果，搭配未來長照保險制之施行，刺激我國長照產業鏈之建置，使我國長期照顧體系更加完善成熟。