Статистический анализ и графические модели онкозаболеваемости населения Full article
| Journal |
Информатика и системы управления
ISSN: 1814-2400 |
||||
|---|---|---|---|---|---|
| Output data | Year: 2023, Volume: 2, Number: 76, Pages: 33-39 Pages count : 7 DOI: 10.22250/18142400_2023_76_2_33 | ||||
| Tags | Онкозаболеваемость, Дисперсионный анализ, Графические модели | ||||
| Authors |
|
||||
| Affiliations |
|
Funding (1)
| 1 | Омский филиал ФГБУН «Институт математики им. С.Л. Соболева СО РАН». | FWNF-2022-0016 |
Abstract:
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.
Cite:
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
Dates:
| Submitted: | Feb 2, 2023 |
| Published print: | Aug 16, 2023 |
| Published online: | Aug 16, 2023 |
Identifiers:
| Elibrary: | 54067260 |
Citing:
Пока нет цитирований