Актуальность
1.1. Исследование зависимости между различными случайными величинами является одной из часто встречающихся задач математической статистики. Анализ взаимосвязи различных случайных величин необходим в различных областях, например, в экономике, демографии, медицине и др.
Статистическая зависимость между случайными величинами может быть выявлена различными способами, например, такими как: корреляционный анализ, регрессионный анализ, визуальный анализ, стохастический анализ, методами, основанными на ранжирование наблюдений.
1. 2. Постановка задачи
Целью данной работы является исследование распространения туберкулеза в г. Томске и Томской области с использованием статистических данных. Данные были взяты в медицинских учреждениях.
В курсовой работе представлено исследование статической зависимости по следующим признакам: пол, возраст, место проживания, был рецидив туберкулеза или не было. Были использованы критерий «Хи-квадрат», методы регрессионного анализа.
В данной работе мной исследованы свези между различными признаками (это и личные данные больных, такие как пол, возраст, место проживания, так и медицинские анализы) и наличием рецидива туберкулеза 1 и 2 типов или его отсутствие. В итоге из 99 признаков в общей сложности была выявлена зависимость с помощью критерия «Хи-квадрат», вычислений коэффициентов Юла, Чупрова и Пирсона, а также благодаря расчетам индекса множественной корреляции таких факторов/данных как IZOT, RIFT, STPT, KOLKURS, AMPLI, MESMAZPL, MESPOSPL.
Но на этом работа не заканчивается. Чтобы выявить еще большую тесноту связи «отсеявшихся» признаков, следует построить прогностическую модель Байеса - функциональное представление, адекватно описывающее исследуемый процесс.
