Проверяемый текст
[стр. 97]

97 Таким образом, после проверки пространства X на независимость входящих в него параметров получили новое пространство X таблица 4 .11.
Таблица 4.11 Пространство параметров X после проверки их на независимость Вид параметра Наименование параметра Обозначение в моделях XI площадь тела пациента х2 площадь аорты Ба Хз частота сердечных сокращений СНЗЭ х4 среднее артериальное давление АБ Х5 средняя скорость кровотока V После всех проверок предпосылок к проведению регрессионного анализа, перейдем непосредственно построению линейных моделей.
Воспользовавшись статистическим пакетом
81а1Сгарй, получим следующие линейные регрессионные модели для параметров пространства У: ОЦК, УИ и УПС.
Рассчитаем значимость регрессионных коэффициентов и, с помощью исключения незначимых членов, получим конечные модели описания пространства
У через пространство X.
Полученные результаты представлены в таблице
4.12 (порог Г-распределения Стьюдента равен 2,58).
[стр. 198]

198 Таблица 5.14 Дискретная корреляционная матрица В1 Х[ хз Х4 х5 Хб х? х8 £ тах Х 0 1 1 0 0 0 0 2 * Хз 1 0 0 0 0 0 0 1 Х4 і 0 0 0 0 0 0 1 Х5 0 0 0 0 1 0 0 1 Хб 0 0 0 I 0 0 0 1 X? 0 0 0 0 0 0 0 0 Хв 0 0 0 0 0 0 0 0 Таблица 5.15 Дискретная корреляционная матрица В2 хз Х4 х5 Х6 X? Хв £ тах Хз 0 0 0 0 0 0 0 х4 0 0 0 0 0 0 0 Х5 0 0 0 1 0 0 1 * Хб 0 0 1 0 0 0 1 X? 0 0 0 0 0 0 0 Хв 0 0 0 0 0 0 0 Таблица 5.16 Дискретная корреляционная матрица В3 хз Х4 х6 X? х8 I Хз 0 0 0 0 0 0 х4 0 0 0 0 0 0 Хб 0 0 0 0 0 0 X? 0 0 0 0 0 0 Хв 0 0 0 0 0 0 Таким образом, после проверки пространства X на независимость входящих в него параметров получили новое пространство X таблица 5.17.
Таблица 5.17 Пространство параметров X после проверки их на независимость Вид параметра Наименование параметра Обозначение в моделях XI площадь тела пациента х2 площадь аорты Ба Хз частота сердечных сокращений СШ Б Х4 среднее артериальное давление АО х5 средняя скорость кровотока V

[стр.,199]

199 После всех проверок предпосылок к проведению регрессионного анализа, перейдем непосредственно построению линейных моделей.
Воспользовавшись статистическим пакетом
81а10гарЬ, получим следующие линейные регрессионные модели для параметров пространства У: ОЦК, УИ и УПС.
Рассчитаем значимость регрессионных коэффициентов и, с помощью исключения незначимых членов, получим конечные модели описания пространства У через пространство X.
Полученные результаты представлены в таблице
5.18 (порог ^распределения Стьюдента равен 2,58).
Таблица 5.18 Результаты линейного регрессионного анализа Параметры модели 8 а СШ в АО V Т Модель ОЦК Первоначальная модель ОБК = 59,6 + 0,22*АО 0,078*СН88 + 1,71*8а + 2,26*81 0,004*Т + 0,29*У Значимость коэффициентов 14,56 1,34 12,94 16,84 8,44 9,17 Значимость коэффициентов + + + + + Конечная модель 08К = 61,8 + 0,22*АО 0,08*С 0,004*Т + 0,29*У Н8 8 + 3,17*81Модель УИ Первоначальная модель Ш = 46,9 + 1,56*У 0,02*АО 0,15*СН88 + 8,25 *ва 22,16*81 0,0002*Т Значимость коэффициентов 6,89 4,84 11,75 1,95 15,44 2,08 Значимость коэффициентов + 4* + + Конечная модель 1Л = 45,4 + 1,57*У 22,35*81 ),15*СН88 + 8,35*8а Модель УПС Первоначальная модель ЦРБ = 1760,08 + 41*АО 0,7*СН88 1534,6*8а + 1765*81 0,11*Т -138,6*У Значимость коэффициентов 5,61 9,19 1,46 8,73 11,47 1 , 6 6 Значимость коэффициентов + + + + Конечная модель ЦР8 = 1586 + 41*АО 1550*8а + 1797*81 138*У

[стр.,200]

При проверки моделей на адекватность получены следующие результаты таблица 5.19.
200 Таблица 5.19 Проверка адекватности моделей Критерии адекватности ОЦК УИ УПС Расчетный критерий Фишера 1,78 2,54 1,94 Табличный критерий Фишера 3,32 3,78 3,78 Вывод .
После проверки на адекватность моделей установили, что ни одна из построенных линейных регрессионных моделей не отвечает условиям адекватности построения, поэтому воспользуемся квадратичной моделью множественной регрессии.
Воспользовавшись статистическим пакетом StatGraph, получим следующие квадратичные регрессионные модели для параметров пространства Y: ОЦК, УИ и УПС.
Рассчитаем значимость регрессионных коэффициентов и, с помощью исключения незначимых членов, получим конечные модели описания пространства
Y через пространство X.
Полученные результаты представлены в таблице
5.20.
Таблица 5.20 Результаты квадратичного регрессионного анализа Модель ОЦК OSK.
= -96,42 ~ 37>T98*St + 0,14161*St*AD 41,0716*Sa2 -0,137171*Sa*CHSS 0,000436758*CHSS2+ 179,867*Sa +0,0000010336*V*T + 0,321571*CHSS 0,00789133*T + 10,5227*St2____________________________________________________________________ Модель УИ UI = 108,5 104,8*St + 0,033*St*AD l,64*St*V + 2,78585*Sa2 0,048*Sa*CHSS0,033*Sa*AD + 0,5*Sa*V + 0,00091*CHSS2 + 18,25*Sa 0,01*CIISS*V +0,015*V2 0,49*CHSS + 4,66*V + 25,6*St29*St*Sa + 0,18*St*CHSS_____________________________ Модель УПС UPS = 2292,92 + 8492,81 *St + 29,1913*St*AD 109,084*St*V +1199,73*Sa2+ 72,1767*Sa*V 7142,8*Sa + 0,0800771*AD2-1,98345*AD*V + 7,13207*V2198,566*V 1802,14*St2

[Back]