CC BY
29
УДК 311; 519.8; 614
АНАЛИЗ ИНВАЛИДНОСТИ НАСЕЛЕНИЯ ТУЛЬСКОЙ ОБЛАСТИ
К.Ю. Китанина, В.А. Хромушин Тульский государственный университет (г. Тула), тел. (4872) 33 32 51
Аннотация. В статье приведены результаты аналитического расчета инвалидности населения Тульской области за 10 лет с использованием обобщенной оценки, построением многофакторных моделей с помощью корреляционно-регрессионного анализа и алгебраической модели конструктивной логики.
Ключевые слова: анализ, инвалидность, модель, программа, расчет.
ANALYZING TULA REGION POPULATIONS' INVALIDITY LEVEL
K.YU. KITANINA, V.A. KHROMUSHIN
Tula State University, tel.: (4872) 33 32 51
Resume. The article presents the results of analytical calculation of Tula region area populations' level of invalidity for recent 10 years with applying generalized assessment, making up multifactorial models by means of correlation and regressive analysis and algebraic model of constructive logic.
Key words: analysis, invalidnosti, model, program, calculation.
В основу анализа приняты традиционно используемые показатели, характеризующие изучаемую проблему за 10 лет по Тульской области в целом и отдельно по территориям области. Дизайн аналитического расчета приведен на рис. 1.
Рис. 1. Дизайн аналитического расчета
Анализ инвалидности населения территорий области осуществлялся сравнением с областным уровнем путем вычисления обобщенной оценки показателей по специальному алгоритму и подсчетом доли, вносимой каждым фактором в достижение или не достижение нормативного уровня [1 - 4].
Для выполнения углубленного многофакторного анализа вычисление обобщенной оценки осуществлялось по новому алгоритму, обеспечивающему высокую точность путем дифференциации не только важности каждого фактора, но и степени важности как функции от величины рассогласования.
Вычисленное значение обобщенной оценки показателей по каждому году и каждой территории области использовались в качестве целевого значения при многофакторном анализе. Многофакторный анализ осуществлялся двумя принципиально разными методами, что придало большую уверенность в полученном результате. Анализ чувствительности на результирующую оценку каждого фактора осуществлялся с помощью линейной корреляционно-регрессионной модели [2]. Углубленный анализ осуществлялся с помощью алгебраической модели конструктивной логики (АМКЛ), основанной на логике предикатов, хорошо зарекомендовавшей себя в аналитической работе в медицине и биологии [2, 5 - 10].
Исходные данные (показатели) для расчета взяты из источников областной медико-социальной службы и департамента здравоохранения Тульской области.
Принятые в расчетах условные обозначения:
1 - г. Тула Х1 - Уровень первичной инвалидности в трудоспособном
возрасте
2 - Алексинский район Х2 - Интенсивный показатель первичной инвалидности в
пенсионном возрасте
3 - Суворовский, Арсеньевский, Дубенский Х3 - Уровень первичной инвалидности вследствие трудово-
и Одоевский районы го увечья или профессионального заболевания
4 - Плавский, Белевский, Тепло-Огоревский Х4 - Уровень первичной инвалидности вследствие радиаци-
и Чернский районы онных аварий и катастроф
5 - Ясногорский, Заокский и Веневский Х5 - Уровень первичной инвалидности у лиц из числа быв-
районы ших военнослужащих
6 - Богородицкий, Волвский и Куркинский Х6 - Уровень первичной инвалидности 1 группы среди
районы взрослого населения
7 - Ефремовский и Каменский районы Х7 - Уровень первичной инвалидности 2 группы среди
взрослого населения
8 - г. Донской и Кимовский район Х8 - Уровень первичной инвалидности 3 группы среди
взрослого населения
9 - Киреевский район Х9 - Уровень первичной инвалидности вследствие болезней
системы кровообращения среди взрослого населения
10 - Новомосковский район Х10 - Уровень первичной инвалидности вследствие злокаче-
ственных новообразований среди взрослого населения
11 - Щекинский район Х11 - Уровень первичной инвалидности вследствие заболе-
ваний костно-мышечной системы
12 - Узловской район Х12 - Уровень первичной инвалидности вследствие травм,
отравлений и других внешних причин среди взрослого населения
13 - Ленинский район Х13 - Удельный вес необоснованно направленных на меди-
ко-социальную экспертизу Х14 - Уровень первичной инвалидности вследствие заболеваний эндокринной системы У - Обобщающая оценка Х15 - Уровень первичной инвалидности вследствие психи-
ческих заболеваний Х16 - Уровень первичной инвалидности вследствие туберкулеза
Х17 - Уровень первичной инвалидности женского населения Х18 - Уровень первичной инвалидности мужского населения
На основе полученных данных были построены для каждой территории диаграммы с наложенными на них трендами.
Одновременно с этим были построены по каждому из последних пяти годов таблицы с указанием значением тех факторов, которые снижают уровень достижения результата (по сравнению с областными показателями). По суммарному отклонению произведено ранжирование факторов и территорий.
Кроме того, по наиболее значимым факторам были построены для отдельных территорий диаграммы с наложенными на них трендами (с указанием формулы и совокупного коэффициента детерминации).
Для оценки возможных исходов при использовании в управленческой деятельности была построена
корреляционно-регрессионная модель с помощью программы Correl (Visial C++), а с помощью дополнительной программы RegAn (Access) была произведена оценка степени влияния каждого фактора на результат с построением иллюстрирующих графиков [2].
Для выявления факторов, которые могут служить индикаторами по рассматриваемой проблематике, была использована АМКЛ, алгоритм которой приведен в литературе [2, 5]. С помощью программы amcl (Visial C++) была построена математическая модель и с помощью специальной методики были выявлены наиболее важные результирующие составляющие [10]. С помощью дополнительной программы AnAMCL (Access) были построены графики влияния факторов в диапазоне возможного их изменения на результат. Причем сила влияния (ухудшения) оценивалась по мощности результирующих составляющих. Для оценки наиболее неблагоприятной ситуации с помощью указанной программы была подсчитана максимально возможная суммарная мощность [2].
Важной особенностью аналитического расчета является выбор областных показателей в качестве нормативных показателей, что часто используется для оценки работы территорий. В тоже время принятая идеология анализа применима и к другим ситуациям, когда в качестве нормативных показателей принимаются показатели, которые должны быть достигнуты. В связи с этим аналитический расчет, выполненный относительно областных показателей, следует рассматривать как один из примеров, часто применяемый в практике руководства.
Другой особенностью выполненного расчета с помощью АМКЛ является возможности алгоритма, который в определенной степени учитывает скрытые (неучтенные) факторы [5 - 10]. При этом данная модель является нелинейной и по этой причине более точно моделирует процесс.
Наряду с представленным аналитическим расчетом были проведены различные расчеты по отдельным территориям: построены регрессионные модели и АМКЛ. Однако недостаточный объем располагаемых данных не позволил представить их в этой работе по причине недостаточной точности. По этой же причине не была построена экспертная система, в то время как программа AnAMCL легко позволяет экспортировать необходимые данные в имеющуюся экспертную оболочку.
Несмотря на это разработанный подход к анализу статистических показателей позволяет эти работы выполнить в дальнейшем по мере накопления данных, что позволят нам оценивать данный подход как перспективный.
Динамика изменения обобщенной оценки показателей здравоохранения оценивается по вычисленным с помощью программы MedGEm значениям по каждой территории.
Рис. 1. Тренд обобщенной оценки показателей здравоохранения по г. Туле
Рис. 2. Тренд обобщенной оценки показателей здравоохранения по территории 2
Рис. 3. Тренд обобщенной оценки показателей здравоохранения по территории 3
Рис. 5. Тренд обобщенной оценки показателей здравоохранения по территории 5
Рис. 6. Тренд обобщенной оценки показателей здравоохранения по территории 6
Рис. 8. Тренд обобщенной оценки показателей здравоохранения по территории 8
Рис. 9. Тренд обобщенной оценки показателей здравоохранения по территории 9
Рис. 10. Тренд обобщенной оценки показателей здравоохранения по территории 10
Примечание. Тренд строить нецелесообразно по причине крайне низкого совокупного коэффициента детерминации.
Рис. 11. Тренд обобщенной оценки показателей здравоохранения по территории 11
Примечание. Тренд строить нецелесообразно по причине крайне низкого совокупного коэффициента детерминации.
Рис. 12. Тренд обобщенной оценки показателей здравоохранения по территории 12
Факторы, снижающие уровень достижения показателей здравоохранения приведены в табл. 1 - 5.
Таблица 1
Значения факторов, снижающих уровень достижения результата в 2009 году
х, Итог 2009 года по территориям, доля снижения в %
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Х1 0,15 6,44
Х2 1,27
Х3 1,55 5,86 5,07 2,40 1,71 2,34 3,49 18,26
Х4
Х5 2,88 0,18
Х6 0,19 1,84 3,52 4,78 6,76
Х7 0,15 1,84
Х8
Х9 1,03 2,36 0,15 0,26 3,57
Х10 0,19 0,19 0,26 6,35 0,09 0,64
Х11 1,03 1,64 1,04 0,14
Х12 1,94 0,78 0,61
Х13 7,61 1,75 0,60 0,52 2,16
Х14 1,72 1,56 1,56 1,20 9,17
Х15 1,39 0,13 2,20 0,23 0,76 6,00
Х16 2,64 0,48 4,37 0,28 3,81 0,52
Х17 0,16 0,60 0,68
Х18 0,59
2 14,52 9,16 7,32 11,53 1,71 4,89 5,52 1,82 30,17 15,17 0,89 14,13 28,81
Ранг 4 7 8 6 12 10 9 11 1 3 13 5 2
Таблица 2
Значения факторов, снижающих уровень достижения результата в 2008 году
Х, Итог 2008 года по тер риториям, доля снижения в %
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Х1 0,01 - 5,34
Х2 - 0,30 0,20 1,02
Х3 1,55 4,31 0,21 - 0,76 1,51 1,36 4,76 0,57
Х4 -
Х5 2,88 0,07 1,90 -
Х6 - 0,26 2,93 5,84 4,82
Х7 0,15 - 1,73
Х8 -
Х9 1,03 0,13 - 0,80 1,52 5,22
Х10 0,19 2,73 - 0,09 2,56 1,11
Х11 1,03 0,64 -
Х12 1,94 2,81 - 0,82
Х13 0,51 8,27 3,33 - 0,08 1,70 1,28
Х14 1,72 0,17 - 1,01 1,82 0,18
Х15 1,39 1,46 1,50 - 1,94 0,03 9,04
Х16 2,64 1,68 0,18 1,55 3,54 - 1,76 0,02 2,92 3,89
Х17 - 1,55
Х18 -
2 14,52 5,94 4,14 10,48 7,36 7,08 - 2,12 9,32 12,15 3,48 16,15 27,52
Ранг 3 9 10 5 7 8 - 12 6 4 11 2 1
Таблица 3
Значения факторов, снижающих уровень достижения результата в 2007 году
X Итог 2007 года по территориям, доля снижения в %
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Х1 1,02 3,32
Х2 0,01 0,19 0,22 4,54
Х3 1,79 0,61 4,38 2,31 5,90 0,69 4,75
Х4
Х5 6,46
Х6 3,81 2,66 1,82 10,14
Х7 1,49 0,21
Х8
Х9 0,06 1,28 1,82 0,005 0,76 7,07 0,58
Х10 0,26 0,18 1,17 0,25 1,20 1,25 0,88
Х11 0,23 1,00 4,88 0,55
Х12 1,92 0,16 0,51 3,01
Х13 0,38 1,95 1,85 1,77 2,62
Х14 0,30 4,11 0,24 0,28 0,67 4,07 1,19
Х15 0,80 0,69 0,92 0,09 1,73 0,88 7,58 1,23
Х16 3,52 0,54 1,44 1,31 1,97 3,23
Х17 0,28 1,67 2,86
Х18 0,04 0,14
2 15,04 3,35 11,27 14,3 5,84 3,395 4,2 8,79 10,69 8,02 13,98 30,05 6,77
Ранг 2 13 5 3 10 12 11 7 6 8 4 1 9
Таблица 4
Значения факторов, снижающих уровень достижения результата в 2006 году
Х, Итог 2006 года по тер риториям, доля снижения в %
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Х1 2,57 3,56
Х2 0,60 0,49 0,58 1,57 0,91
Х3 1,52 0,74 1,84 3,51 3,89 0,59 6,19 2,98
Х4
Х5 0,89
Х6 2,66 0,04 3,28 2,80 7,32
Х7 0,23 1,20 1,15 0,10 0,24
Х8
Х9 1,49 2,33 1,24 2,88 2,49 0,87
Х10 1,30 1,02 2,69 2,17
Х11 2,01 1,00
Х12 0,18 0,09
Х13 6,81 0,12 1,54 6,63
Х14 1,51 0,24 2,69 5,28 0,02
Х15 2,46 2,57
Х16 0,46 2,93 0,14 9,10 0,58 3,07 1,54 14,85
Х17 0,29 1,38 0,31 1,01 0,51 0,04
Х18 0,07 0,04
2 1,53 7,01 10,45 14,84 6,23 18,81 1,21 8,15 20,19 10,77 0 17,67 22,54
Ранг 11 9 7 5 10 3 12 8 2 6 13 4 1
Таблица 5
Значения факторов, снижающих уровень достижения результата в 2005 году
X Итог 2005 года по территориям, доля снижения в %
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Х1 0,46 0,37 11,61
Х2 1,14 4,84 1,23 0,34 0,66
Х3 1,89 2,60
Х4 50,1
Х5 2,05 1,45 0,15
Х6 16,96 8,59 7,40 0,40
Х7 1,04 0,77 3,28 4,29
Х8
Х9 4,74 2,01 0,01 2,34 1,50 1,75 3,91
Х10 1,20 1,09 0,24 2,66 2,49 0,20
Х11 0,55 0,23 2,19 0,003 6,07
Х12 0,24 0,23 1,55 0,14
Х13 0,04 0,74 1,22 4,64 1,76
Х14 0,15 4,19 4,22
Х15 2,21 1,52 0,26 1,33 3,25
Х16 0,48 3,35 0,35 0,08 4,12 0,51 1,38 1,05 2,68 0,10
Х17 2,14 0,30 1,46 0,09 1,74
Х18 0,83 0,58
2 2,81 1,35 32,78 8,34 7,14 27,17 0,51 6,5 16,343 58,57 1,05 6,36 34,81
Ранг 10 11 3 6 7 4 13 8 5 1 12 9 2
Таблица 6
Итоговые результаты за последние 5 лет
Годы Ранговые места территорий за 5 лет (по суммарному отклонению)
2009 14,52 9,16 7,32 11,53 1,71 4,89 5,52 1,82 30,17 15,17 0,89 14,13 28,81
2008 14,52 5,94 4,14 10,48 7,36 7,08 - 2,12 9,32 12,15 3,48 16,15 27,52
2007 15,04 3,35 11,27 14,3 5,84 3,395 4,2 8,79 10,69 8,02 13,98 30,05 6,77
2006 1,53 7,01 10,45 14,84 6,23 18,81 1,21 8,15 20,19 10,77 0 17,67 22,54
2005 2,81 1,35 32,78 8,34 7,14 27,17 0,51 6,5 16,343 58,57 1,05 6,36 34,81
2 48,42 26,81 65,96 59,49 28,28 61,345 11,44 27,38 86,713 104,68 19,4 84,36 120,45
Ранг 8 10 5 7 11 6 13 9 3 2 12 4 1
Таблица 7
Ранговые места факторов (по суммарному отклонению)
Х, 2009 г. 2008 г. 2007 г. 2006 г. 2005 г. Всего
2 Ранг 2 Ранг 2 Ранг 2 Ранг 2 Ранг 2 Ранг
Х1 6,59 9 5,35 9 4,34 14 6,13 8 12,44 5 34,85 9
Х2 1,27 15 1,52 15 4,96 12 4,15 10 8,21 11 20,11 12
Х3 40,68 1 15,03 4 20,43 1 21,26 2 4,49 14 101,89 1
Х4 0 17 0 16 0 17 0 17 50,1 1 50,1 7
Х5 3,06 12 4,85 11 6,46 9 0,89 14 3,65 15 18,91 13
Х6 17,09 2 13,85 5 18,43 2 16,1 3 33,35 2 98,82 2
Х7 1,99 13 1,88 12 1,7 15 2,92 13 9,38 6 17,87 14
Х8 0 18 0 18 0 18 0 18 0 18 0 18
Х9 7,37 8 8,7 6 11,575 5 11,3 5 16,26 3 55,205 5
Х10 7,72 7 6,68 7 5,19 11 7,18 7 7,88 12 34,65 10
Х11 3,85 10 1,67 13 6,66 8 3,01 12 9,043 7 24,233 11
Х12 3,33 11 5,57 8 5,6 10 0,27 15 2,16 16 16,93 16
Х13 12,64 4 15,17 3 8,57 7 15,1 4 8,4 10 59,88 4
Х14 15,21 3 4,9 10 10,86 6 9,74 6 8,56 9 49,27 8
Х15 10,71 6 15,36 2 13,92 3 5,03 9 8,57 8 53,59 6
Х16 12,1 5 18,18 1 12,01 4 32,67 1 14,1 4 89,06 3
Х17 1,44 14 1,55 14 4,81 13 3,54 11 5,73 13 17,07 15
Х18 0,59 16 0 17 0,18 16 0,11 16 1,41 17 2,29 17
Динамика уровня достижения результата по отдельным факторам и территориям приведены на рис. 14 - 18.
Рис. 14. Динамика уровня достижения результата по показателю Х3 и территории 1 (г. Тула)
Рис. 15. Динамика уровня достижения результата Х6 по территории 3
Рис. 17. Динамика уровня достижения результата по показателю Х14 и территории 10
Рис. 18. Динамика уровня достижения результата по показателю Х9 и территории 4
Для оценки возможных исходов при использовании в управленческой деятельности была построена линейная регрессионная модель с помощью программы Согге1, внешний вид которой показан на рис. 16.
Рис. 19. Внешний вид программы
Результат:
Модель по данным из файла: Н:\Диссертация\Расчет\ПолнаяБаза.Ш Переменная цели: Y;
Нет маски.
Модель:
Y(x) = -0,86 + 0,00659 * X1 - 0,000474 * X2 + 0,00623 * X3 + 0,84 * X4 + 0,03 * X5 - 0,000112 * X6 - 0,01
* X7 - 0,00909 * X8 + 0,00679 * X9 + 0,02 * X10 + 0,00722 * X11-0,00532 * X12 + 0,00936 * X13 + 0,00634 * X14 - 0,01 * X15 + 0,01 * X16 + 0,00233 * X17 + 0,00325 * X18
Модель нормализованная:
Y(t)= 0,72 * T1 - 0,28 * T2 + 0,02 * T3 + 0,36 * T4 + 0,20 * T5 - 0,0045 * T6 - 1,84 * T7 - 0,72 * T8 + 1,08
* T9 + 0,29 * T10 + 0,24 * T11 - 0,05 * T12 + 0,16 * T13 + 0,10 * T14 - 0,13 * T15 + 0,08 * T16 + 0,71 * T17 +
0,47 * T18
Значения R, R-квадрат и коэффициент Фишера:
R = 0,8634563706 R_kvadr = 0,745556904 Fisher = 2,930151832 Nu_1 = 18, Nu_2 = 110.
Для анализа чувствительности на результирующую оценку каждого фактора были построены графики, отдельные из которых приведены на рис. 20 и 21.
Рис. 20. Влияние фактора Х3 в диапазоне изменения 0 - 4,26 при значениях остальных факторов, соответствующих областным показателям
1 j/r
91 £
| IM4I л
f
ЙМС-М
Точім дллиіана ап min ДА тіл! ямічінин
Рис. 21. Влияние фактора Х4 в диапазоне изменения 0 - 0,83 при значениях остальных факторов, соответствующих областным показателям
Оценивая по всем графикам влияние факторов на результат по диапазону изменения Y, выстраиваем факторы в порядке убывания: Х7, Х9, Х1, Х17, Х8, Х4, Х18, Х10, Х5, Х11, Х2, Х13, Х14, Х15, Х12, Х16, Х3, Х6.
Анализ осуществлялся с помощью программы, внешний вид которой показан на рис. 22:
Рис. 22. Внешний вид программы по анализу регрессионной модели
Для выявления факторов, характеризующих слабые звенья медико-социальной экспертизы и здравоохранения области по инвалидизации населения была построена с помощью алгебраическая модель. Расчет выполнен с помощью программы атс1.ехе для Y>0 (характеризующего ухудшенную ситуацию по террито-
риям Тульской области по сравнению с областными показателями). Внешний вид этой программы показан на рис. 23:
File View Help f
Рис. 23. Внешний вид программы построения алгебраической модели конструктивной логики Результаты расчета:
Импликации ПРЯМЫЕ из файла: Н:\Диссертация\Расчет\ПолнаяДляАМКЛ.1Х Переменная цели: У Значение цели: 1,0 Маска: отсутствует
Совпало целевых и нецелевых строк: 0
1. W= б; (0,12 < Х4 < 0,29); строки: 1, 35, 53, 61, 80, 92;
2. W= б; (5,43 < Х14 < 5,65); строки: 10, 53, 82, 84, 120, 121;
3. W= б; (45,67 < Х8 < 48,14); строки: 20, 38, 56, 99, 122, 123;
4. W= б; (0 <= Х13 < 1,1); строки: 120, 121, 122, 123, 124, 125;
5. W= 5; (93,02 < Х1 < 103,59); строки: 21, 26, 53, 54, 129;
б. W= 5; (107,53 < Х17 < 117,83); строки: 1, 21, 54, 82, 83;
7. W= 5; (3,48 < Х5<= 12,46); строки: 61, 62, 63, 92, 122;
S. W= 5; (114,35 < Х1 <= 182,88); строки: 56, 122, 123, 124, 125;
9. W= 4; (64,28 < Х7 < 66,29); строки: 84, 117, 128, 129;
10. W= 4; (1,31 < Х5 < 1,42); строки: 20, 81, 120, 121;
11. W= 4; (37,36 < Х6 <= 54,95); строки: 24, 25, 26, 56;
12. W= 4; (15,1 < Х10 < 15,63); строки: 35, 62, 83, 126;
13. W= 3; (143,79 < Х18 < 151,38); строки: 1, 24, 57;
14. W= 3; (435,98 < Х2 < 473,51); строки: 25, 116, 124;
15. W= 3; (36,68 < Х8 < 37,68); строки: 9, 120, 121;
1б. W= 3; (62,62 < Х1 < 64,05); строки: 62, 83, 89;
17. W= 3; (21,46 < Х11 < 25,31); строки: 57, 95, 122;
1S. W= 3; (0,81 < Х3 < 0,84); строки: 61, 62, 95;
19. W= 2; (190,57 < Х2 < 199,66); строки: 8, 21.
Поскольку целевых строк в массиве данных примерно в 2 раза меньше, чем не целевых строк, то полученный прямой расчет (достижения цели) имеет достаточно точные пределы определения значений факторов. Выполнение расчета от обратного (не достижения цели) нецелесообразно по причине недостаточного числа целевых строк, по сравнению с не целевыми строками, необходимых для получения точных пределов факторов в обратной модели.
Характеристика результата:
1. Все результирующие составляющие представлены как не сочетанные факторы, что упрощает восприятие результата и выработку управляющих воздействий по устранению слабых мест.
2. Наиболее значимыми результирующими составляющими, определенные по методике литературы [10], являются 1 - 7.
Для оценки влияния каждого из факторов по отдельности (в диапазоне изменения от минимального до максимального значения), были построены с помощью программы АпАМСЬ графики, отдельные из которых приведены на рис. 24 и 25.
*
й ■ 1
г 1 1
.. 1
1 ьчйн дыэпзэлна
Рис. 24. Влияние фактора Х4 в диапазоне изменения 0 - 0,83 при значениях остальных факторов, соответствующих областным показателям
Рис. 25. Влияние фактора Х1 в диапазоне изменения 52,49 - 182,88 при значениях остальных факторов, соответствующих областным показателям
Следует отметить, что данные графики являются частным случаем, показывающим влияние факторов при значениях остальных факторов, соответствующих областным показателям. Другому набору значений факторов будет соответствовать другое семейство графиков. Программа АпАМСЬ позволяет сформировать семейство графиков для иных условий, которые могут возникнуть в управленческой работе.
Полученная математическая модель наиболее полно отражает все возможные ситуации.
Максимально возможная суммарная мощность результирующих составляющих, подсчитанная как число целевых строк таблицы, пропущенных через полученную модель как через фильтр, равна 25. Это значение может быть принято как максимальное (т.е. за 100%), что может иметь место при наихудших обстоятельствах при оценке анализируемой территории Тульской области с помощью полученной математической модели.
Выводы:
1. Приведенный аналитический расчет может служить шаблоном как для анализа по рассматриваемой проблеме, так и с иной тематической направленностью.
2. Аналогично выполненные аналитические расчеты целесообразно использовать в управленческой деятельности для выработки научно-обоснованных решений.
3. Подход, изложенный в приведенном аналитическом расчете, позволяет выполнить достаточно глубокий анализ, имея все лишь статистические показатели.
ЛИТЕРАТУРА
1. Хромушин, В.А. Совершенствование методики обобщенной оценки показателей здравоохранения / В.А. Хромушин, Т.В. Честнова, К.Ю. Китанина, О.В. Хромушин // Вестник новых медицинских технологий.- Тула: ТулГУ, 2010.- N 1.- С.139-140.
2. Хромушин, В.А. Алгоритмы и анализ медицинских данных / В.А. Хромушин, А.А. Хадарцев, В.Ф. Бу-чель, О.В. Хромушин // Учебное пособие. - Тула: Изд-во «Тульский полиграфист», 2010. - 123 с.
3. Хромушин, В.А. Особенности использования методики обобщенной оценки показателей здравоохранения в аналитической работе / В.А. Хромушин, Т.В. Честнова, К.Ю. Китанина, О.В. Хромушин // ХХХХУ1 научно-практическая конференция профессорско-преподавательского состава ТулГУ «ОБЩЕСТВЕННОЕ ЗДОРОВЬЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИЕ: ПРОФИЛАКТИЧЕСКАЯ И КЛИНИЧЕСКАЯ МЕДИЦИНА»: Сборник статей. - Тула, 2010.- С. 117-125.
4. Хромушин, В.А. Методика работы по обобщенной оценке показателей здравоохранения /
В.А.Хромушин, Т.В. Честнова, К.Ю. Китанина, О.В. Хромушин // ХХХХУ1 научно-практическая конференция профессорско-преподавательского состава ТулГУ «ОБЩЕСТВЕННОЕ ЗДОРОВЬЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИЕ: ПРОФИЛАКТИЧЕСКАЯ И КЛИНИЧЕСКАЯ МЕДИЦИНА»: Сборник статей. - Тула, 2010.- С.135-137.
5. Щеглов, В.Н. Алгебраические модели конструктивной логики для управления и оптимизации химико-технологических систем /В.Н. Щеглов // Автореферат кандидата технических наук. - Л.: Технологический институт им. Ленсовета. - 1983. - 20 с.
6. Щеглов, В.Н. Интеллектуальная система на базе алгоритма построения алгебраических моделей конструктивной (интуиционистской) логики / В.Н. Щеглов, В.А. Хромушин // Вестник новых медицинских технологий.- Тула: НИИ новых медицинских технологий.- 1999.- №2.- С. 131-132.
7. Честнова, Т.В. Контекстно-развивающаяся база данных для логической интеллектуальной системы, используемой в здравоохранении / Т.В. Честнова, В.Н. Щеглов, В.А. Хромушин //Эпидемиология и инфек-
ционные болезни. - 2001.- №4.- С. 38 - 40.
8. Хромушин, В.А. Программа построения алгебраических моделей конструктивной логики в биофизике, биологии и медицине I ВА. Хромушин, В.Ф. Бучель, ВА. Жеребцова, Т.В. Честнова // Вестник новых медицинских технологий. - Тула: НИИ новых медицинских технологий. - 2008.- N 4.- С.173 - 174.
9. Хромушин, В.А. Обзор аналитических работ с использованием алгебраической модели конструктивной логики I ВА. Хромушин, A.A. Хадарцев, О.В. Хромушин, Т.В. Честнова II Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание.- Тула: ТулГУ, 2011.- N 1, публикация 3-2.
10. Хромушин, В.А. Обобщенная оценка результирующей алгебраической модели конструктивной логики I ВА. Хромушин, В.В. Махалкина // Вестник новых медицинских технологий.- Тула: ТулГУ, 2009.- N 3.-
С.39 - 40.
