Моделирование данных при анализе рисков здоровью и продолжительности жизни человека

 
Код статьиS000523100001878-9-1
DOI10.31857/S000523100001878-9
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Аффилиация: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН
Адрес: Российская Федерация, Москва
Аффилиация: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН
Адрес: Российская Федерация, Москва
Название журналаАвтоматика и телемеханика
ВыпускВыпуск 10
Страницы164-182
Аннотация

Mетодами математического моделирования изучаются факторы, влияющие на состояние здоровья человека и продолжительность его жизни. При этом уделяется внимание применению современных методов анализа данных, учитывающих эффекты неоднородности изучаемых групп людей вследствие генетических, поведенческих различий, наличия сопутствующих заболеваний, по-разному влияющих на состояние человека. Изучается связь между смертностью по причинам и заболеваниями, которыми человек болел в конце жизни.

 

Ключевые словафакторы риска, продолжительность жизни, неоднородность, методы анализа данных
Получено21.10.2018
Дата публикации25.10.2018
Кол-во символов496
Цитировать   Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться
Размещенный ниже текст является ознакомительной версией и может не соответствовать печатной.

всего просмотров: 1106

Оценка читателей: голосов 0

1. Кокс Д.Р., Оукс Д. Анализ данных типа времени жизни. М.: Финансы и статистика, 1988.

2. Vaupel J.W., Manton K.G., Stallard E. The Impact of Heterogeneity in Individual Frailty on the Dynamics of Mortality // Demography. 1979. V. 16. P. 439–454.

3. Михальский А.И., Петровский А.М., Яшин А.И. Теория оценивания неоднородных популяций. М.: Наука, 1989.

4. Vaupel J.W., Yashin A.I. The Deviant Dynamics of Death in Heterogeneous Populations. IIASA WP-82-047, 1982.

5. Yashin A.I., Cypser J.R., Johnson T.E., Michalski A.I., Boyko S.I., Novoseltsev V.N. Ageing and Survival after Different Doses of Heat Shock: the Results of Analysis of Data from Stress Experiments with the Nematode Worm Caenorhabditis Elegans // Mech. Ageing Dev. 2001. V. 122. P. 1477–1495.

6. Cox D.R. Regression models and life-tables // J. R. Statist. Soc. B. 1972. V. 34. P. 187–220.

7. Cox D.R. Partial Likelihood // Biometrika. 1975. V. 62. P. 269–276.

8. Stallard E. Underlying and Multiple Cause Mortality at Advanced Ages. United States 1980–1998 // North Amer. Actuarial J. 2002. V. 6. P. 64–87. 181

9. Mortality Data, Multiple Cause-of-Death Public-Use Data Files. Доступно: http://www.cdc.gov

10. Михальский А.И., Цурко В.В. Возрастные особенности причин смерти и сопутствующих болезней // Клиническая геронтология. 2014. № 1–2. С. 35–40.

11. Цурко В.В., Михальский А.И. Статистический анализ связи рака и сопутствующих заболеваний // Успехи геронтологии. 2013. V. 26 (4). C. 766–774.

12. Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. М.: Наука, 1978.

13. Цурко В.В., Михальский А.И. Метод контрастирования для отбора информативных признаков по эмпирическим данным // АиT. 2016. № 12. C. 136–154.

Система Orphus

Загрузка...
Вверх