Статистический анализ и графические модели онкозаболеваемости населения Научная публикация
| Журнал |
Информатика и системы управления
ISSN: 1814-2400 |
||||
|---|---|---|---|---|---|
| Вых. Данные | Год: 2023, Том: 2, Номер: 76, Страницы: 33-39 Страниц : 7 DOI: 10.22250/18142400_2023_76_2_33 | ||||
| Ключевые слова | Онкозаболеваемость, Дисперсионный анализ, Графические модели | ||||
| Авторы |
|
||||
| Организации |
|
Информация о финансировании (1)
| 1 | Омский филиал ФГБУН «Институт математики им. С.Л. Соболева СО РАН». | FWNF-2022-0016 |
Реферат:
В настоящее время отмечается рост онкозаболеваемости как в России, так и во всем мире, поэтому исследование проблемы является актуальной задачей. В нашем распоряжении имеется база данных по онкозаболеваемости населения Омска и области, включающая около 5 тысяч наблюдений, которая использовалась для исследования потенциальной зависимости онкозаболеваемости населения от места жительства, с применением дисперсионного анализа и графических моделей. На основе диаграмм рассеяния изучались возможные взаимосвязи между различными видами онкологий. Результаты могут применяться органами здравоохранения для поддержки принятия управленческих решений.
Библиографическая ссылка:
Ляпин В.А.
, Маренко В.А.
Статистический анализ и графические модели онкозаболеваемости населения
Информатика и системы управления. 2023. Т.2. №76. С.33-39. DOI: 10.22250/18142400_2023_76_2_33 РИНЦ
Статистический анализ и графические модели онкозаболеваемости населения
Информатика и системы управления. 2023. Т.2. №76. С.33-39. DOI: 10.22250/18142400_2023_76_2_33 РИНЦ
Даты:
| Поступила в редакцию: | 2 февр. 2023 г. |
| Опубликована в печати: | 16 авг. 2023 г. |
| Опубликована online: | 16 авг. 2023 г. |
Идентификаторы БД:
| РИНЦ: | 54067260 |
Цитирование в БД:
Пока нет цитирований