Применение регрессионного анализа в задаче диагностирования состояния здоровья детей

Dettagli Bibliografici
Parent link:	Современные проблемы науки и образования.— , 2005- № 1, ч. 1.— 2015.— [7 c.]
Autore principale:	Черкашина Ю. А. Юлия Андреевна
Ente Autore:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Институт кибернетики Кафедра прикладной математики
Riassunto:	Заглавие с экрана Статья является результатом научных исследований сотрудников кафедры Прикладной математики Национального исследовательского Томского политехнического университета и сотрудников Лечебно-оздоровительного центра «Здоровая мама - крепкий малыш». Исследования посвящены применению регрессионного анализа для оценки состояния здоровья детей первого года жизни на основе медицинских данных гормонов и веществ, отвечающих за жизнедеятельность организма, измеренных с первого по двенадцатый месяцы жизни ребенка. В работе дана подробная характеристика исследуемых медицинских данных. Произведен краткий обзор моделей решения задачи. В статье подробно рассмотрена процедура бинарной логистической регрессии. Приведены результаты исследования. Представлена классификационная таблица прогнозируемых значений и фактических наблюдаемых значений, определена общая процентная доля правильного распознавания. Произведен расчет коэффициентов регрессионного уравнения, на основании которых записано общее уравнение регрессии. The article includes results of scientific researches achieved at department of Applied Mathematics at National Research Tomsk Polytechnic University and Medical and health center "Healthy mother-strong baby" at Siberian State Medical University. Researches are devoted the application of regression analysis to assess the health status of children in the first year of life, based on medical data hormones and substances responsible for vital functions of the body, measured from the first to the twelfth months of life. In this paper a detailed description of the studied medical data is given. Binary logistic regression procedure is discussed in the article. Classification table predicted values and factual observed values is presented, the overall percentage of correct recognition is determined. Regression equation coefficients are calculated based on them general regression equation is written. Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса
Lingua:	russo
Pubblicazione:	2015
Serie:	Технические науки
Soggetti:	электронный ресурс труды учёных ТПУ диагностика бинарная регрессия регрессионный анализ ТПУ лечебно-оздоровительный продукт
Accesso online:	http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=18545 http://elibrary.ru/item.asp?id=25323255
Natura:	Elettronico Capitolo di libro
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=647814