CC BY
8
10. Kravec V.!, Slonchenko A. V. Himicheskij sostav pyli, obra-zujushhejsja pri prohodke vyrabotok kalijnyh shaht // Bezopasnost' ^и^а V promyshlennosti. 1967. № 7. S. 31-32.
11. Medvedev П, Krasnoshtejn A.E. Bor'ba s pyl'ju na kalij-nyh rudnikah. M.: Nedra, 1977. 192 s.
УДК 519.67
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АЛГЕБРАИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ КОНСТРУКТИВНОЙ ЛОГИКИ ДЛЯ МНОГОФАКТОРНОГО АНАЛИЗА ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ ГОРНОРАБОЧИХ
К. Ю. Китанина, В.А. Хромушин
Использование методов многофакторного анализа позволяет выполнить углубленный анализ данных, с помощью массивов статистической информации. Предлагаемый метод математического исследования включает построение массива с использованием алгоритма обобщенной оценки показателей здравоохранения с последующим анализом в алгебраической модели конструктивной логики. Применение данного алгоритма в анализе заболеваемости органов пищеварения демонстрирует его высокую эффективность. В работе произведено ранжирование регионов в зависимости от заболеваемости населения, в том числе работников горнодобывающей отрасли, с использованием обобщённой оценки показателей здравоохранения. Составлена комплексная обобщённая оценка по шести исследуемым факторам с учетом их значимости.
Ключевые слова: алгебраическая модель конструктивной логики, заболеваемость населения, многофакторный анализ, горнодобывающая промышленность.
Введение. Заболеваемость работников горной промышленной в среднем в 1,5 раза выше среднего уровня заболеваемости населения, при этом каждый шахтер имеет две и более хронические патологии. Исследования показывают, что удельный вес заболеваний на предприятиях с подземной добычей угля превышает 80 % [1].
В настоящее время активно проектируются математические модели, позволяющие выявлять заболевания на ранних стадиях. Это позволяет своевременно принять меры по их предотвращению [2].
Однако, при исследовании состояния здоровья населения необходимо использовать несколько методов статистического анализа. Это позволяет не только радикально расширить возможности исследователя, но также выполнить углубленный анализ массивов статических данных. Одним из методов оценки значимости исследуемых факторов является использование обобщенной оценки показателей здравоохранения. Однако для более качественного исследования воздействия этих факторов используется алгебраическая модель конструктивной логики (АМКЛ) [3-8].
Материалы и методы.
Метод многофакторного анализа включает в себя формирование информационного массива и построение АМКЛ [3, 6].
Для выполнения многофакторного анализа массив данных формируется на основе алгоритма обобщенной оценки показателей здравоохранения, предполагающий [9]:
- Создание группы анализируемых факторов. В данном исследовании - это заболеваемость органов пищеварения на 100 тыс. населения [5]:
Y1, X! - язвенная болезнь желудка и двенадцатиперстной кишки;
Y2, Х2 - гастрит и дуоденит;
Y3, Х3 - неинфекционный энтерит и колит;
Y4, Х4 - болезни желчного пузыря и желчевыводящих путей;
Y5, Х5 - болезни поджелудочной железы;
Y6, Х6 - болезни печени,
где XI - региональные факторы, а Yi - федеральные факторы.
- Установление коэффициентов относительной важности для каждого фактора В рассматриваемом случае коэффициенты выбраны как отношения абсолютных значений факторов к заболеваниям органов желудочно-кишечного тракта в процентах: 81=7,23; 82=23,26; 83=2,3; 84=14,34; 85=7,66; 86=2,92.
- Нормирование коэффициентов относительной важности: Qi = Si /
I
- Нахождение относительного отклонения каждого фактора: Ш = ^ - Х0 / Yi.
- Расчёт долевого вклада каждого фактора с учетом нормированного коэффициента относительной важности: Xi % = 100 х Ш х Qi.
- Подсчет итогового значения обобщенной оценки показателей здравоохранения с сортировкой массива данных по убыванию: 11^ = I Ш х Qi.
- Создание конечного массива данных для многофакторного анализа с вычислением значений цели: если Itog > 0,05, то Y = 1 (табл. 2), где 0,05 - выбранный порог сравнения. Положительное значение Itog соответствует ухудшению ситуации с заболеваемостью органов пищеварения, отрицательное значение - улучшению в сравнении с показателями по Российской федерации: Y1 = 849,1; Y2 = 2730,7; Y3 = 270,1; Y4 = 1683,2; Y5 = 899,4; Y6 = 343,0.
В работе использовалось специальное программное обеспечение для вычисления значений обобщённой оценки Itog и значимости анализируемых факторов в процентах.
Результаты.
Обобщенная оценка показателей здравоохранения позволила распределить регионы в порядке убывания от наиболее до наименее проблемных касательно заболеваемости органов пищеварения. Обобщенная оценка Itog является комплексной по всем исследуемым факторам с учетом их
значимости. Также продемонстрирована долевая значимость анализируемых факторов.
Таблица 1
Заболеваемость населения на 100 тыс. человек в 2016 году
Ион Х1 Х1% Х2 Х2% Х3 Х3% Х4 Х4% Х5 Х5% Х6 Х6%
69 1,19 2577 25,50 7358 68,30 455,8 2,74 2993 19,33 665 -3,46 778 6,41
19 0,58 1312 6,83 4789 30,38 1312 15,37 2016 4,91 713,8 -2,74 558 3,17
50 0,54 1164 4,64 4563 27,05 207,3 -0,93 2068 5,67 1566 9,84 835 7,25
22 0,45 536,1 -4,62 5076 34,61 536,1 3,92 1341 -5,05 1941 15,37 404 0,90
20 0,41 1228 5,59 4066 19,71 1228 14,14 1708 0,37 815 -1,25 497 2,27
56 0,37 936,2 1,29 3597 12,78 327,4 0,85 2226 8,02 1876 14,41 337 -0,09
21 0,36 1108 3,82 3838 16,34 1108 12,37 1502 -2,67 1265 5,39 422 1,16
37 0,35 1630 11,52 2588 -2,11 203,2 -0,99 3037 19,98 1335 6,42 383 0,59
71 0,34 1294 6,56 3372 9,46 259,3 -0,16 1995 4,60 1779 12,98 356 0,19
49 0,32 1356 7,48 3570 12,39 578,1 4,54 1818 1,98 989,7 1,33 610 3,94
57 0,27 1398 8,10 2644 -1,28 223 -0,69 2497 12,01 1562 9,78 258 -1,26
47 0,26 1544 10,25 3075 5,08 201,4 -1,01 2589 13,37 692,1 -3,06 417 1,09
70 0,25 1033 2,71 2708 -0,34 213,8 -0,83 2740 15,60 1553 9,65 213 -1,91
45 0,25 104,4 -10,99 3198 6,90 238,1 -0,47 2525 12,42 2008 16,36 373 0,45
77 0,18 479,7 -5,45 2880 2,20 738,1 6,91 2370 10,14 1107 3,06 411 1,00
27 0,17 1491 9,46 2379 -5,19 1491 18,01 1415 -3,96 527,4 -5,49 650 4,53
26 0,16 829,2 -0,29 2701 -0,44 829,2 8,25 2028 5,09 1246 5,11 243 -1,48
46 0,14 1318 6,92 2540 -2,81 348,8 1,16 2060 5,56 1006 1,57 442 1,45
3 0,13 1282 6,39 2201 -7,82 267 -0,05 1681 -0,03 1900 14,77 353 0,15
54 0,13 952,8 1,53 3192 6,81 191,1 -1,17 1712 0,42 1166 3,93 435 1,35
9 0,12 1228 5,59 2436 -4,36 153,3 -1,72 1462 -3,26 2135 18,23 194 -2,19
48 0,12 950,1 1,49 2998 3,94 236,6 -0,49 2338 9,67 708,6 -2,82 347 0,06
51 0,12 966,1 1,73 2929 2,93 497,3 3,35 1773 1,33 989,7 1,33 423 1,17
16 0,12 987,2 2,04 2448 -4,18 330,5 0,89 2005 4,75 1398 7,36 394 0,75
29 0,12 432,5 -6,15 3511 11,52 432,5 2,40 2195 7,55 703,7 -2,89 281 -0,91
4 0,11 1097 3,65 2520 -3,12 238,8 -0,46 1632 -0,75 1544 9,52 508 2,43
13 0,05 1061 3,13 2569 -2,38 351,5 1,20 2020 4,97 628,2 -4,00 480 2,02
65 0,04 982,1 1,96 3111 5,62 350,9 1,19 1434 -3,68 712 -2,77 468 1,84
81 0,04 1094 3,62 2152 -8,54 212,7 -0,85 1508 -2,59 1609 10,47 481 2,03
2 0,04 1120 4,00 2980 3,68 235,7 -0,51 1637 -0,68 658,6 -3,55 420 1,14
63 0,03 673,1 -2,60 2912 2,68 283,5 0,20 2154 6,95 595,8 -4,48 377 0,50
11 0,03 936,4 1,29 3434 10,38 317 0,69 1208 -7,02 701,3 -2,92 395 0,77
78 0,03 639 -3,10 3526 11,74 371,1 1,49 1326 -5,27 808,2 -1,35 275 -1,01
58 0,02 1020 2,51 2883 2,25 147,1 -1,81 1450 -3,44 945,2 0,68 495 2,23
36 0,02 610,2 -3,52 3041 4,58 361 1,34 1682 -0,02 825,8 -1,09 389 0,68
62 0,01 799 -0,74 2524 -3,06 415,6 2,15 2076 5,79 742,5 -2,32 310 -0,49
72 0,01 664,1 -2,73 3573 12,44 216,9 -0,78 1253 -6,36 877,7 -0,32 277 -0,97
55 0,00 997,6 2,19 1973 -11,19 164,5 -1,56 1945 3,86 1323 6,25 349 0,09
75 -0,02 597,2 -3,72 3463 10,81 251,5 -0,27 1527 -2,30 525,3 -5,52 299 -0,65
85 -0,03 707,8 -2,08 2638 -1,37 426,7 2,31 1442 -3,57 787,5 -1,65 602 3,82
64 -0,03 1107 3,81 3000 3,97 245,1 -0,37 1487 -2,90 426,8 -6,97 294 -0,72
23 -0,04 1031 2,68 2543 -2,76 1031 11,22 1326 -5,27 387,3 -7,56 212 -1,93
61 -0,04 754,8 -1,39 2574 -2,31 281,6 0,17 1949 3,93 573,4 -4,81 371 0,41
30 -0,05 749,8 -1,47 2673 -0,86 276,9 0,10 1753 1,03 608,4 -4,29 375 0,48
14 -0,05 969,4 1,77 2148 -8,60 308,6 0,57 1986 4,46 740,9 -2,34 270 -1,08
Окончание табл. 1
N Ион Х1 Х1% Х2 Х2% Х3 Х3% Х4 Х4% Х5 Х5% Х6 Х6%
38 -0,05 683,4 -2,44 2170 -8,28 1154 13,04 1475 -3,07 397,7 -7,40 538 2,88
59 -0,06 1134 4,21 2429 -4,45 329,7 0,88 1637 -0,68 527,8 -5,48 333 -0,15
1 -0,06 1053 3,01 2828 1,44 221,1 -0,72 1005 -10,01 952,9 0,79 303 -0,59
42 -0,06 823,6 -0,38 1488 -18,35 386,6 1,72 2713 15,20 400,7 -7,36 536 2,84
76 -0,06 757,9 -1,35 2285 -6,58 374 1,53 2450 11,32 287,8 -9,03 182 -2,38
68 -0,08 514,2 -4,94 2670 -0,90 304,6 0,51 1921 3,51 540,4 -5,30 289 -0,80
28 -0,09 985,8 2,02 2172 -8,25 985,8 10,56 945,1 -10,90 724,3 -2,58 382 0,58
18 -0,09 611,6 -3,50 2912 2,68 136,9 -1,97 1683 -0,01 579,9 -4,72 211 -1,95
12 -0,12 1460 9,02 1826 -13,35 252,2 -0,26 1748 0,95 339,1 -8,27 312 -0,46
15 -0,13 793,8 -0,82 2692 -0,57 346,4 1,13 1481 -2,98 334 -8,34 272 -1,05
73 -0,13 799,9 -0,73 2679 -0,77 229,6 -0,60 1267 -6,15 663,9 -3,48 269 -1,09
6 -0,13 813,1 -0,53 2173 -8,23 342,4 1,07 1331 -5,21 791,6 -1,59 445 1,51
5 -0,13 1689 12,39 2259 -6,96 182,9 -1,29 769 -13,50 441 -6,77 545 2,99
33 -0,14 604,9 -3,60 2219 -7,56 261,4 -0,13 1253 -6,35 1127 3,36 383 0,59
34 -0,14 697,7 -2,23 2251 -7,08 178,1 -1,36 1419 -3,90 953,5 0,80 335 -0,12
53 -0,14 593,3 -3,77 2509 -3,28 160 -1,62 1419 -3,90 866,1 -0,49 264 -1,17
43 -0,14 664,8 -2,72 1894 -12,35 581,9 4,60 1507 -2,60 751,8 -2,18 401 0,85
83 -0,15 1116 3,94 1919 -11,98 127,2 -2,11 1234 -6,63 800,1 -1,47 562 3,24
66 -0,15 624,7 -3,31 2600 -1,93 231,9 -0,56 1439 -3,60 529,2 -5,46 321 -0,33
32 -0,15 1155 4,51 1756 -14,38 178,1 -1,36 1806 1,81 520,1 -5,60 323 -0,29
40 -0,15 590,2 -3,82 1523 -17,82 117,3 -2,25 2430 11,03 712,3 -2,76 357 0,20
39 -0,16 431,5 -6,16 1987 -10,98 288,1 0,27 1534 -2,21 1187 4,24 256 -1,28
79 -0,16 434,7 -6,11 2246 -7,15 117,2 -2,26 1417 -3,94 1140 3,55 320 -0,34
74 -0,17 702,1 -2,17 2257 -6,99 111,5 -2,34 1689 0,08 597 -4,46 265 -1,15
80 -0,19 945 1,41 2185 -8,06 146,6 -1,82 1345 -4,99 527,5 -5,49 367 0,36
60 -0,19 531,8 -4,68 2026 -10,40 308,4 0,57 1295 -5,73 967,7 1,01 334 -0,13
24 -0,20 479,9 -5,45 2181 -8,12 479,9 3,10 1423 -3,85 561,8 -4,98 288 -0,81
52 -0,20 1886 15,30 1605 -16,62 320,2 0,74 956,6 -10,73 362,1 -7,93 264 -1,17
35 -0,21 732,6 -1,72 1891 -12,40 122,7 -2,17 1428 -3,77 932,5 0,49 244 -1,46
7 -0,22 1235 5,69 1759 -14,35 351,4 1,20 1063 -9,16 689,7 -3,09 175 -2,48
44 -0,23 489,7 -5,30 1910 -12,12 211,7 -0,86 1476 -3,06 910,9 0,17 251 -1,36
17 -0,23 717,9 -1,94 2663 -0,99 204 -0,98 830,1 -12,59 594,4 -4,50 191 -2,25
41 -0,23 472,4 -5,56 1605 -16,62 98,8 -2,53 1330 -5,22 1521 9,17 162 -2,68
8 -0,24 1154 4,50 2227 -7,43 190 -1,18 695,1 -14,59 616,5 -4,18 246 -1,43
82 -0,25 1025 2,60 2133 -8,83 159,2 -1,64 1117 -8,36 408,6 -7,24 237 -1,56
31 -0,30 448,5 -5,91 2047 -10,09 148,5 -1,79 848,8 -12,32 1073 2,56 173 -2,50
10 -0,31 651,6 -2,91 1846 -13,06 185,3 -1,25 948 -10,85 793,1 -1,57 223 -1,77
84 -0,32 717 -1,95 1162 -23,15 175,2 -1,40 1721 0,56 561,6 -4,99 241 -1,51
67 -0,35 379,2 -6,93 2020 -10,48 312,1 0,62 889,9 -11,71 700,2 -2,94 129 -3,15
25 -0,43 641,8 -3,06 1386 -19,84 641,8 5,48 727 -14,12 299,1 -8,86 169 -2,57
Примечание: перечень регионов России: 1. Белгородская обл., 2. Брянская обл., 3. Владимирская обл., 4. Воронежская обл. 5. Ивановская обл., 6. Калужская обл., 7. Костромская обл., 8. Курская обл., 9. Липецкая обл., 10. Московская обл., 11. Орловская обл., 12. Рязанская обл., 13. Смоленская обл., 14. Тамбовская обл., 15. Тверская обл., 16. Тульская обл., 17. Ярославская обл., 18. Город Москва, 19. Респ. Карелия, 20. Респ. Коми, 21. Архангельская обл. без АО, 22. Ненецкий авт. окр., 23. Вологодская обл., 24. Калининградская обл., 25. Ленинградская
обл., 26. Мурманская обл., 27. Новгородская обл., 28. Псковская обл., 29. Город Санкт - Петербург, 30. Респ. Адыгея, 31. Респ. Калмыкия, 32. Респ. Крым, 33. Краснодарский край, 34. Астраханская обл., 35. Волгоградская обл., 36. Ростовская обл., 37. Город Севастополь, 38. Респ. Дагестан, 39. Респ. Ингушетия, 40. Кабардино-Балкарская Респ., 41. Карачаево-Черкесская Респ., 42. Респ. Северная Осетия - Алания, 43. Чеченская Респ., 44. Ставропольский край, 45. Респ. Башкортостан, 46. Респ. Марий Эл, 47. Респ. Мордовия, 48. Респ. Татарстан, 49. Удмуртская Респ., 50. Чувашская Респ., 51. Пермский край, 52. Кировская обл., 53. Нижегородская обл., 54. Оренбургская обл., 55. Пензенская обл., 56. Самарская обл., 57. Саратовская обл., 58. Ульяновская обл., 59. Курганская обл., 60. Свердловская обл., 61. Тюменская обл. без АО, 62. Ханты-Мансийский авт. округ - Югра, 63. Ямало-Ненецкий авт. округ, 64. Челябинская обл., 65. Респ. Алтай, 66. Респ. Бурятия, 67. Респ. Тыва, 68. Респ. Хакасия, 69. Алтайский край, 70. Забайкальский край, 71. Красноярский край, 72. Иркутская обл., 73. Кемеровская обл., 74. Новосибирская обл., 75. Омская обл., 76. Томская обл., 77. Респ. Саха (Якутия), 78. Камчатский край, 79. Приморский край, 80. Хабаровский край, 81. Амурская обл., 82. Магаданская обл., 83. Сахалинская обл., 84. Еврейская автономная обл., 85. Чукотский авт. окр..
Сформированный массив данных представлен в табл. 2, где Y=1 и Y=0, что соответствует достижению и не достижению цели соответственно.
Таблица 2
Результирующие составляющие многофакторного анализа, полученные с помощью АМКЛ
N У Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6
1 0 1052,9 2828,3 221,1 1005,3 952,9 302,8
2 0 1120,3 2980,2 235,7 1637,1 658,6 420,2
3 1 1282 2201,2 267 1681 1900,1 352,9
4 1 1096,5 2519,6 238,8 1632,2 1544,4 507,5
5 0 1688,7 2258,9 182,9 769 441 545,4
6 0 813,1 2172,8 342,4 1330,6 791,6 445,2
7 0 1234,9 1758,8 351,4 1062,7 689,7 175
8 0 1154,4 2227,3 190 695,1 616,5 246,2
9 1 1228 2435,6 153,3 1462,4 2135 194,4
10 0 651,6 1846,2 185,3 948 793,1 222,9
11 0 936,4 3434 317 1207,8 701,3 395
12 0 1460,3 1826,2 252,2 1747,5 339,1 311,7
13 0 1061,1 2569,2 351,5 2020,2 628,2 479,6
14 0 969,4 2148,2 308,6 1985,6 740,9 269,9
15 0 793,8 2692,4 346,4 1481 334 271,9
16 1 987,2 2447,5 330,5 2005,1 1398,3 393,8
Продолжение табл. 2
N У Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6
17 0 717,9 2663,3 204 830,1 594,4 190,6
18 0 611,6 2912,3 136,9 1682,5 579,9 211,1
19 1 1311,8 4789 1311,8 2016 713,8 558
20 1 1228,2 4066 1228,2 1708,2 815 496,7
21 1 1108,3 3837,6 1108,3 1502,3 1264,7 421,7
22 1 536,1 5075,5 536,1 1341,3 1941,2 403,8
23 0 1030,5 2543,4 1030,5 1325,9 387,3 212,1
24 0 479,9 2180,8 479,9 1422,5 561,8 288
25 0 641,8 1386,3 641,8 727 299,1 168,9
26 1 829,2 2701 829,2 2028,1 1245,6 243
27 1 1490,5 2378,8 1490,5 1415,2 527,4 649,8
28 0 985,8 2172 985,8 945,1 724,3 382
29 1 432,5 3511 432,5 2194,5 703,7 281,1
30 0 749,8 2672,5 276,9 1752,7 608,4 375,4
31 0 448,5 2047,1 148,5 848,8 1073,1 173,3
32 0 1155 1756,4 178,1 1806 520,1 323,3
33 0 604,9 2218,5 261,4 1253,3 1127,1 382,9
34 0 697,7 2251,2 178,1 1419,2 953,5 335,2
35 0 732,6 1890,9 122,7 1427,5 932,5 243,7
36 0 610,2 3041,1 361 1681,8 825,8 389,2
37 1 1630,2 2588 203,2 3036,8 1334,5 382,7
38 0 683,4 2170 1153,6 1475 397,7 538,2
39 0 431,5 1986,6 288,1 1533,7 1186,6 255,9
40 0 590,2 1523,1 117,3 2430,4 712,3 356,6
41 0 472,4 1604,8 98,8 1329,6 1520,5 161,6
42 0 823,6 1487,5 386,6 2712,9 400,7 535,6
43 0 664,8 1893,7 581,9 1507,1 751,8 400,7
44 0 489,7 1909,7 211,7 1476,2 910,9 250,9
45 1 104,4 3197,9 238,1 2524,5 2008,2 373,2
46 1 1318 2540,3 348,8 2059,9 1005,6 441,6
47 1 1543,6 3075,2 201,4 2588,9 692,1 416,7
48 1 950,1 2997,6 236,6 2338,2 708,6 347,1
49 1 1356,3 3570,1 578,1 1817,5 989,7 610,4
50 1 1163,6 4563,2 207,3 2067,5 1566 834,7
51 1 966,1 2929 497,3 1773,2 989,7 422,6
52 0 1886,1 1604,9 320,2 956,6 362,1 263,5
53 0 593,3 2508,8 160 1419,3 866,1 264
54 1 952,8 3192,1 191,1 1711,7 1165,8 434,8
55 0 997,6 1972,9 164,5 1944,8 1322,8 349,2
56 1 936,2 3596,8 327,4 2226,4 1876,1 337
57 1 1398 2644 223 2496,7 1562,4 257,8
58 0 1019,5 2883,1 147,1 1450 945,2 494,5
59 0 1134,2 2429,3 329,7 1636,9 527,8 332,6
60 0 531,8 2025,9 308,4 1295 967,7 334,2
61 0 754,8 2574,3 281,6 1949,4 573,4 370,5
62 0 799 2523,6 415,6 2075,5 742,5 310,1
63 0 673,1 2912 283,5 2153,7 595,8 376,7
Окончание табл. 2
N У Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6
64 0 1107,4 2999,8 245,1 1486,6 426,8 293,9
65 0 982,1 3111,2 350,9 1433,8 712 468
66 0 624,7 2600,2 231,9 1439,1 529,2 320,7
67 0 379,2 2020,4 312,1 889,9 700,2 129,3
68 0 514,2 2669,6 304,6 1921,1 540,4 288,6
69 1 2577,2 7357,8 455,8 2992,5 665 777,6
70 1 1032,8 2707,7 213,8 2739,7 1553,4 213,3
71 1 1293,8 3371,9 259,3 1995,1 1779,1 356,2
72 0 664,1 3573,4 216,9 1252,7 877,7 277,1
73 0 799,9 2678,7 229,6 1266,8 663,9 269,2
74 0 702,1 2257 111,5 1688,9 597 265
75 0 597,2 3463,2 251,5 1527,1 525,3 298,6
76 0 757,9 2284,6 374 2449,8 287,8 181,7
77 1 479,7 2879,5 738,1 2370 1106,6 411,1
78 0 639 3526,2 371,1 1326,1 808,2 274,6
79 0 434,7 2246,1 117,2 1416,6 1140,1 319,7
80 0 945 2184,8 146,6 1345,1 527,5 367,4
81 0 1094,3 2151,9 212,7 1508 1608,9 480,5
82 0 1025 2132,6 159,2 1117,2 408,6 237,1
83 0 1115,8 1919 127,2 1234,2 800,1 562,3
84 0 717 1162,4 175,2 1721 561,6 240,8
85 0 707,8 2637,7 426,7 1441,5 787,5 602,1
Номера строк соответствуют номерам регионов в табл. 1 и 2, число строк соответствует значениям мощности W результирующих составляющих. Результирующие составляющие объединены между собой знаком дизъюнкции.
Сгенерированный массив данных с применением АМКЛ использовался для построения математической модели [3,6,7,10]. Файл: E:\DUstat\ Base.txt Цель: Y.
Значение цели: 1. Маска: N.
Совпало целевых и нецелевых строк: 0.
1. W= 7. (3573.4 < Х2 <= 7357.8) Строки: 19; 20; 21; 22; 50; 56; 69;
2. W= 6. (1608.9 < Х5 <= 2135) Строки: 3; 9; 22; 45; 56; 71;
3. W = 6. (1234.9 < Х1 < 1460.3) Строки: 3; 19; 46; 49; 57; 71;
4. W = 4. (2153.7 < Х4 < 2430.4) Строки: 29; 48; 56; 77;
5. w = 4. (420.2 < Х6 < 445.2) Строки: 21; 46; 51; 54;
6. = 4. (1520.5 < Х5 < 1608.9) Строки: 4; 50; 57; 70;
7. = 3. (1460.3 < Х1 < 1688.7) Строки: 27; 37; 47;
8. = 3. (1985.6 < Х5 < 2020.2) Строки: 16; 19; 71;
9. W = 3. (2020.2 < Х5 < 2075.5) Строки: 26; 46; 50.
Анализируемые факторы представлены в не сочетанном виде, что подтверждает правильность их отбора.
Для перечисленных регионов наиболее мощной результирующей составляющей является фактор Х2 с диапазоном (3573.4 < Х2 <= 7357.8).
Фактор Х5 описывает регионы, указанные в результирующих составляющих 2,6,8,9 интервалами с наибольшими промежутками. Наблюдается пересечение интервалов результирующих составляющих 2 и 8. Это пересечение характеризуется интервалом 1985,6 - 2135 и мощностью 9.
Фактор Х1 описывает регионы, перечисленные в результирующих составляющих 3 и 7 с двумя неперекрывающимися интервалами.
Фактор Х6 описывает регионы, перечисленные в результирующей составляющей 6.
Среди регионов с наиболее развитой горнодобывающей промышленность наибольшая заболеваемость патологиями поджелудочной железы отмечается в Красноярском крае. Также в этом регионе преобладает заболеваемость язвенной болезнью желудка и двенадцати перстной кишки. Наибольшая заболеваемость патологиями жилочного пузыря и желчевы-водящих путей приходится на Пермский край и город Санкт-Петербург, которые также входят в тройку самых промышленных горнодобывающих регионов [1].
В данном исследование методика многофакторного анализа представлена на примере анализа заболеваемости органов пищеварения. При наличие более сложных аналитических примеров, результат работы может быть представлен набором факторов в сочетанном виде. Для интерпретации результата будет необходимым выделения главных результирующих составляющих [11-13].
Вывод.
Продемонстрированная в работе методика многофакторного исследования позволяет выполнить углубленных анализ показателей здравоохранения, что подтверждается рассмотренным примером, а разработанные для АМКЛ методики и программные средства помогают представить результат в сравнительно легко интерпретируемой форме.
Финансирование. Результаты исследования опубликованы при финансовой поддержке ТулГУ в рамках научного проекта №8711.
Список литературы
1. Мартынова Н. А., Кислицына В. В. Профессиональная заболеваемость шахтеров (обзор) // Здоровье. Медицинская экология. Наука. 2017. Вып. 5. № 72. С. 46 - 52.
2. Тычков А. Ю. Применение технологии виртуального проектирования для разработки медицинских диагностических систем // Известия ВУЗов. Поволжский регион. Технические науки. 2016. Вып. 3. №39. С. 53 -61.
3. Травматизм в дорожно-транспортных происшествиях: аналитические исследования с использованием алгебраической модели конструктивной логики / М.В. Лебедев, Д.А. Аверьянова, В.А. Хромушин, А.Г. Ла-стовецкий // Уч. пос. М.: РИО ЦНИИОИЗ, 2014. 120 с.
4. Обзор аналитических работ с использованием алгебраической модели конструктивной логики / В.А. Хромушин, А.А. Хадарцев, О.В. Хромушин, Т.В. Честнова // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2011.
5. Хромушин О.В. Способ выделения главных результирующих составляющих в алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых медицинских технологий. Электронный журнал. ТулГУ, 2012. №1.
6. Щеглов В. Н. Алгебраические модели конструктивной логики для
управления и оптимизации химико-технологических систем: автореф.....
канд. техн. наук. Л.: Технологический институт им. Ленсовета. 1983. 20 с.
7. Щеглов В.Н., Хромушин В.А. Интеллектуальная система на базе алгоритма построения алгебраических моделей конструктивной (интуиционистской) логики // Вестник новых медицинских технологий. 1999. №2. С.131-132.
8. Щеглов В. Н., Бучель В. Ф., Хромушин В.А. Логические модели структур заболеваний за 1986-1999 годы участников ликвидации аварии на ЧАЭС и/или мужчин, проживающих в пораженной зоне и имеющих злокачественные новообразования органов дыхания // Радиация и риск. 2002. Вып. 13. С. 56-59.
9. Заболеваемость всего населения /Г.А. Александрова [и др.] // Статистические материалы. Часть II. М. 2017. 243 с.
10. Хромушин В.А. Сравнительный анализ алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2013. №1.
11. Хромушин В.А., Махалкина В.В. Обобщенная оценка результирующей алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых медицинских технологий. Тула, 2009. №3. С.39 - 40.
12. Хромушин В.А., Честнова Т.В., Китанина К.Ю., Хромушин О.В. Совершенствование методики обобщенной оценки показателей здраво-
охранения // Вестник новых медицинских технологий. 2010. Вып. XVII. №1. С.139 - 140.
13. Хромушин В.А., Хромушин О.В., Минаков Е.И. Алгоритм и программа анализа результирующих импликант алгебраической модели конструктивной логики / Сб. статей XXXXVI науч.-прак. конф. проф.-препод. состава ТулГУ «Общественное здоровье и здравоохранение: профилактическая и клиническая медицина». 2010. С.138-148.
Китанина Ксения Юрьевна, канд. мед. наук, доц., kulakova.ks@,mail.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Хромушин Виктор Александрович, д-р биол. наук, проф., vik@,khromushin. com, Россия, Тула, Тульский государственный университет
USING ALGEBRAIC MODELS OF CONSTRUCTIVE LOGIC FOR MULTI-FACTOR ANALYSIS OF THE INCIDENCE FOR MINERS
K. Y. Kitanina, V.A. Khromushin
Using the methods of multivariate analysis allows you to perform an in-depth analysis of the data using arrays of statistical information. The proposed method of mathematical research includes the construction of an array using the algorithm of generalized assessment of health indicators with subsequent analysis in the algebraic model of constructive logic. The use of this algorithm in the analysis of digestive diseases demonstrates its high efficiency. The paper ranks the regions depending on the morbidity of the population, including workers in the mining industry, using a generalized assessment of health indicators. Comprehensive summary assessment of the six factors studied and taking into account their significance were compiled.
Key words: algebraic model of constructive logic, population morbidity, multivariate analysis, mining industry.
Kitanina Ksenia, Candidate of Medical Science, Docent, kulakova. ks@,mail. ru, Russia, Tula, Tula State University,
Khromushin Victor, Doctor of Biology Science, Professor, vik@khromushin. com , Russia, Tula, Tula State University
Reference
1. Martynova N. A., Kislicyna V. V. Professional'naja zabole-vaemost' shahterov (obzor) // Zdorov'e. Medicinskaja jekologija. Nauka. 2017. Vyp. 5. № 72. S. 46 - 52.
2. Tychkov A. Ju. Primenenie tehnologii virtual'nogo proekti-rovanija dlja razrabotki medicinskih diagnosticheskih sistem // Izve-stija VUZov. Povolzhskij region. Tehnicheskie nauki. 2016. Vyp. 3. №39. S. 53 - 61.
3. Travmatizm v dorozhno-transportnyh proisshestvijah: anali-ticheskie issledovanija s ispol'zovaniem algebraicheskoj modeli kon-struktivnoj logiki / M.V. Lebedev, D.A. Aver'janova, V.A. Hromushin, AG. Lastoveckij // Uch. pos. M.: RIO CNIIOIZ, 2014. 120 s.
4. Obzor analiticheskih rabot s ispol'zovaniem algebraicheskoj modeli konstruktivnoj logiki / V.A. Hromushin, A.A. Hadarcev, O.V. Hromushin, T.V. Chestnova // Vestnik novyh medicinskih tehnologij. Jelektronnoe izdanie. 2011.
5. Hromushin O.V. Sposob vydelenija glavnyh rezul'tirujushhih sostavljajushhih v algebraicheskoj modeli konstruktivnoj logiki // Vest-nik novyh medicinskih tehnologij. Jel-ektronnyj zhurnal. TulGU, 2012. №1.
6. Shheglov V. N. Algebraicheskie modeli konstruktivnoj logiki dlja upravlenija i optimizacii himiko-tehnologicheskih sistem: avto-ref. ... . kand. tehn. nauk. L.: Tehnolog-icheskij institut im. Lensoveta. 1983. 20 s.
7. Shheglov V.N., Hromushin V.A. Intellektual'naja sistema na baze algoritma postroenija algebraicheskih modelej konstruktivnoj (intuicionistskoj) logiki // Vestnik novyh medicinskih tehnologij. 1999. №2. S. 131-132.
8. Shheglov V. N., Buchel' V. F., Hromushin V.A. Logicheskie mode-li struktur zabolevanij za 1986-1999 gody uchastnikov likvidacii avarii na ChAJeS i/ili muzhchin, prozhivajushhih v porazhennoj zone i imejushhih zlokachestvennye novoobrazovanija or-ganov dyhanija // Radia-cija i risk. 2002. Vyp. 13. S. 56-59.
9. Zabolevaemost' vsego naselenija /G.A. Aleksandrova [i dr.] // Statisticheskie ma-terialy. Chast' II. M. 2017. 243 s.
10. Hromushin V.A. Sravnitel'nyj analiz algebraicheskoj mo-deli konstruktivnoj logiki // Vestnik novyh medicinskih tehnologij. Jelektronnoe izdanie. 2013. №1.
11. Hromushin V.A., Mahalkina V.V. Obobshhennaja ocenka rezul'-tirujushhej algebraicheskoj modeli konstruktivnoj logiki // Vestnik no-vyh medicinskih tehnologij. Tula, 2009. №3. S.39 - 40.
12. Hromushin V.A., Chestnova T.V., Kitanina K.Ju., Hromushin O.V. Sovershenstvovanie metodiki obobshhennoj ocenki pokazatelej zdravoohranenija // Vestnik novyh medicinskih tehnologij. 2010. Vyp. XVII. №1. S.139 - 140.
13. Hromushin V.A., Hromushin O.V., Minakov E.I. Algoritm i programma analiza rezul'tirujushhih implikant algebraicheskoj modeli konstruktivnoj logiki / Sb. statej XXXXVI nauch.-prak. konf. prof.-prepod. sostava TulGU «Obshhestvennoe zdorov'e i zdra-voohranenie: profilakticheskaja i klinicheskaja medicina». 2010. S. 138-148.
