Проверяемый текст
Оконенко Татьяна Ивановна. Региональные и возрастные особенности заболеваемости бронхиальной астмой и ассоциированных с ней болезней в условиях воздействия аэрополлютантов (клинико-экспериментальное исследование) (Диссертация 2009)
[стр. 86]

86 Я2 = 0,4373; зависимость заметная; ст.
ош.
= 0,7540; значимость Р = 0,0001; /? = 40 По представленным выше моделям можно проследить вклад каждого из факторов в формирование уровня заболеваемости БА в группе населения.
В
частности, в моделях с линейной составляющей (пыль, с) при изменении этого фактора на 0,01 мг/м3 соответствующее число заболевших изменяется на 0,027 в модели 3, на 0,031 в модели 4, на 0,032 в модели 8, на 0,025 в модели 9, на 0,034 в модели 10, на 0,025 в модели 11.
Некоторое различие значений по моделям объясняется разными группами отклика и различной корреляцией с сопутствующими составляющими факторов в моделях.
Однако порядок вышеприведенных величин изменения числа заболевших один и тот же (значения, близкие к 0,02 0,03).
Изменение (форм, м) на 0,01 мг/м3 приводит к изменению отклика в разных моделях на величину порядка 0,847 (модель 1), 0,574 (модель 5), 0,695 (модель 7), 0,686 (модель 8), 0,832 (модель 9).
Приведенные значения дают представление о степени воздействия каждого фактора на уровень заболеваемости.
Например, отклики на изменение фактора (форм, м) примерно в 20-40 раз выше откликов на аналогичное изменение фактора (пыль.
с).
При более детальном исследовании показателей заболеваемости также следует учитывать диапазон изменения уровней факторов: если показатель (форм, м), как правило, изменяется в пределах сотых и тысячных единицы измерения, то показатель (пыль, с) в пределах десятых и сотых единицы измерения, а показатель (СО с)в пределах целых единиц.
ОСЕНЬ Для данного сезона приемлемой зависимости факторов не найдено.
Зависимость количества заболевших и факторов загрязнения атмосферного воздуха классифицируется, как слабая.
Качество самих регрессионных моделей также оценивается, как невысокое.
Как пример, приведем следующую модель:
Отклик у «всего жен.».
[стр. 243]

243 Я2 = 0,4373; зависимость заметная; ст.
ош.
= 0,7540; значимость Р = 0,0001; л = 40 По представленным выше моделям можно проследить вклад каждого из факторов в формирование уровня заболеваемости Б А в группе населения.
В
моделях с линейной составляющей (пыль, с) при изменении этого фактора на 0,01 мг/м3 соответствующее число заболевших изменяется на 0,027 в модели 3, на 0,031 в модели 4, на 0,032 в модели 8, на 0,025 в модели 9, на 0,034 в модели 10, на 0,025 в модели
И.
Некоторое различие значений по моделям объясняется разными группами отклика и различной корреляцией с сопутствующими составляющими факторов в моделях.
Однако порядок вышеприведенных величин изменения числа заболевших один и тот же (значения, близкие к 0,02 0,03).
Изменение {форм, м) на 0,01 мг/м3 приводит к изменению отклика в разных моделях на величину порядка 0,847 (модель 1), 0,574 (модель 5), 0,695 (модель 7), 0,686 (модель 8), 0,832 (модель 9).
Приведенные значения дают представление о степени воздействия каждого фактора на уровень заболеваемости.
Например, отклики на изменение фактора {форм, м) примерно в 20-40 раз выше откликов на аналогичное изменение фактора {пыль.
с).
При более детальном исследовании показателей заболеваемости также следует учитывать диапазон изменения уровней факторов: если показатель {форм, м), как правило, изменяется в пределах сотых и тысячных единицы измерения, то показатель (пыль, с) в пределах десятых и сотых единицы измерения, а показатель (СО с ) в пределах целых единиц.
ОСЕНЬ Для данного сезона приемлемой зависимости факторов не найдено.
Зависимость количества заболевших и факторов загрязнения атмосферного воздуха классифицируется, как слабая.
Качество самих регрессионных моделей также оценивается, как невысокое.
Как пример, приведем следующую модель:

[Back]