|
49 л = П т 7 Т . (2-5) f= *+ H + Л 1 где к число функций; А,собственное значение матрицы коэффициентов функции. Л-статистика Уилкса может принимать значения в диапазоне [0; 1], причем при Л = 0 имеем высокую дискриминацию, то есть классы хорошо различаются, соответственно Л = 1 говорит о низкой дискриминации [105]. Сгруппируем все районы Воронежской области по трем классам. Из полученных данных методом кластерного анализа имеем, что в первый класс с высоким уровнем заболеваний попадают следующие районы Бобровский и Острогожский, во второй класс со средним уровнем Репьевский и Панинский, в третий с низкой заболеваемостью Поворинский и Новохоперский. В результате проведенного дискриминантного анализа по заболеваниям систем кровообращения (X)), дыхания (Х2) и пищеварения (Х3) как имеющих наибольшую значимость, были получены следующие виды дискриминантных функций для каждого класса: И, = 172,355 + 0,010*Х, + 0,030*Х2+ 0,001*Х3, h2 —~ 53,957 + 0,0046*Х, + 0,0017*Х2 + 0,0015*Х3, И3 = 22,169 + 0,0032*Х, + 0,0012*Х2 + 0,0006*Х3. Значение критерия Уилкса для классов: Л1=0,017; Л2=0,160; Л3=0,0153. Л во всех классах стремиться к нулю, что говорит о хорошем различии между классами, что свидетельствует об адекватности дискриминантной функции. Значения вероятностей попадания каждого объекта в тот или иной класс на основе дискриминантной функции объекта представлены в табл. 2.3. Результаты, полученные при помощи дискриминантного анализа, подтвердили результаты, полученные при помощи кластерного анализа, немного их скорректировав и дополнив [50]. |
53 полученную с помощью ранее вычисленных функций). Для этого используется Л-статистика Уилкса: Л = П Т Т Т ’ (2.9) Ы + ! 1 + Л / где к число функций; Л, собственное значение матрицы коэффициентов функции. /1-статистика Уилкса может принимать значения в диапазоне [0; 1), причем при Л 0 имеем высокую дискриминацию, то есть классы хорошо различаются, соответственно Л = 1 говорит о низкой дискриминации. Сгруппируем все районы Воронежской области по трем классам. Из полученных данных методом кластерного анализа имеем, что в первый класс с высоким уровнем заболеваний попадают следующие районы Бобровский и Острогожский, во второй класс со средним уровнем Репьевский и Панинский, в третий с низкой заболеваемостью Поворинский и Новохоперский. В результате проведенного дискиминантного анализа по заболеваниям систем кровообращения (У/), дыхания (Х2) и пищеварения (Х3), как имеющих наибольшую значимость, были получены следующие виды дискриминантных функций для каждого класса: h } ~ 172,355 + 0,010*Х, + 0,030*Х2 + 0,001*Х3 (2.10) h2 = 53,957 + 0,0046*X, + 0,0017*Х2 + 0,0015*Х3 (2.11) h3 = 22,169 + 0,0032*Х, + 0,0012 *Х2 + 0,0006*Х3 (2.12) Значение критерия Уилкса для классов: Л)=0,017; Л2=0,160; А3=0,0153. Л во всех классах стремиться к нулю, что говорит о хорошем различии между классами, а значение критерия Фишера (F=3,2645) больше критического значения (Fkp=0,2530), что свидетельствует об адекватности дискриминантной 54 функции. Значения вероятностей попадания каждого объекта в тот или иной класс на основе дискриминантной функции объекта представлены в табл.2.7. Таблица 2.7 Район Pi Р2 Рз Номер класса Уровень заболеваний Аннинский 0 0,987 0,012 2 средний Бобровский 1 0 0 1 высокий Богучарский 0 0,962 0,037 2 средний Борисоглебский 0 0,085 0,914 3 низкии Бутурлиновский 0 0,019 Г 0,980 3 низкии Верхнемамонский 0 0,948 0,051 2 средний Верхнехавский 1 0 0 1 высокий Воробьевский 0 0,727 0,272 2 средний Грибановский 0 0,999 0,001 2 средний Калачеевский 0 0,009 0,990 3 низкий Каменский 0 0,032 0,967 3 низкии Кантемировский 0 0,322 0,677 3 низкий Каширский 0 0,001 0,999 3 низкий Лискинский 0 0,001 0,999 3 низкий Нижнедевицкий 0 0,916 0,083 2 средний Новоусманский 0 0,999 0.001 2 средний Новохоперский 0 0,172 0,827 3 низкий Ольховатский 0 0,001 0,999 3 низкий Острогожский 1 0 0 1 высокий Павловский 0 0,965 0,034 2 средний Панинский 0 0,995 0,004 2 средний Петропавловский 0 0,989 0,011 2 средний Поворинский 0 0,001 0,999 3 низкий Подгоренский 0 0,901 0,098 2 средний Рамонский 0 0,992 0,007 2 средний Репьевский 0 0,996 0,003 2 средний Россошанский 0 0,001 0,999 3 низкий Семилукский 0 0,999 0,001 2 средний Таловский 0 0,999 0,001 2 средний Терновский 0 0,141 0,858 3 низкий Хохольский 0 0,939 0,060 2 средний Эртильский 0 0,657 0,342 2 средний 55 Результаты, полученные при помощи дискиминантного анализа, подтвердили результаты, полученные при помощи кластерного анализа, немного их скорректировав и дополнив. Так же в диссертационной работе была проведена классификация районов Воронежской области по обобщенным медико-экологическим данным на базе кластерного и дискиминантного анализов. Результаты классификации представлены в табл. 2.8 и на рис. 2.9. Таблица 2.8 № класса Уровень медикоэкологической ситуации Название районов 1 Высокий Острогожский, Семилукский, Подгоренский, Верхнехавский, Бобровский 2 Средний Эртильский, Верхнемамонский, Богучарский, Павловский, Новоусманский, А ннинский 3 Низкий Репьевский, Панинский, Хохольский, Рамонский, Терновский, Новохоперский, Петропавловский, Нижнедевицкий, Таловский, Грибановский, Поворинский, Каменский, Каширский, Калачеевский, Лискинский, Кантемировский, Воробьевский, Россошанский, Ольховатский, Бутурлиновский, Борисоглебский Как показывают результаты исследования, районы, в которых наблюдается высокий уровень заболеваний по различным нозологическим формам, характеризуются неблагоприятными экологическими признаками. К таким районам можно отнести Бобровский, Острогожский и Верхнехавский районы. |