Details

Title Определение класса распределения вектора медицинских показателей // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Физико-математические науки. – 2020. – Т. 13, № 1. — С. 118-126
Creators Антонов В. И. ; Богомолов О. А. ; Гарбарук В. В. ; Фоменко В. Н.
Imprint 2020
Collection Общая коллекция
Subjects Математика ; Исследование операций ; распределение векторов (математика) ; классы распределения векторов ; идентификация векторов ; статистические критерии значимости (математика) ; математическое моделирование ; мощность критерия значимости ; медицинские показатели ; vector distribution (math) ; vector distribution classes ; vector identification ; statistical significance criteria (math) ; mathematical modeling ; power of the significance criterion ; medical indicators
UDC 519.8
LBC 22.8
Document type Article, report
File type PDF
Language Russian
DOI 10.18721/JPM.13110
Rights Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key RU\SPSTU\edoc\64414
Record create date 12/9/2020

Allowed Actions

Read Download (352 Kb)

Group Anonymous
Network Internet

В статье представлен метод определения класса распределения, к которому принадлежит выбранный случайный вектор с медицинскими показателями в качестве компонент. Метод основан на статистическом критерии значимости. Решается задача об оптимальном выборе уровня значимости, при котором вероятность ошибки идентификации вектора минимальна. Для этого используется априорная информация о принадлежности компонент вектора к определенному классу распределения, в котором учитывается статистическая зависимость между медицинскими показателями. Разработанная математическая модель состояния пациента должна служить поддержкой принятию решения о выборе дальнейшей тактики лечения.

In the paper, the authors present a method for determining the distribution class to which a selected random vector with medical parameters as components belongs. The method is based on the statistical significance test. The optimal selection problem for the significance level where the probability of the vector identification error is minimal has been solved. In order to tackle the problem, the authors used the prior information on belonging the vector components to the definite distribution class in which the statistical relationship between the medical parameters was taken into account. The developed mathematical model of patient condition should serve as support of decision-making on further treatment tactics.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read Print Download
Internet All

Access count: 361 
Last 30 days: 6

Detailed usage statistics