Детальная информация

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.