Упрощенная HTML-версия
107
Математической
моделью
называют
систему
математических
выражений, описывающих характеристики объекта моделирования и
взаимосвязей между ними. Частными задачами моделирования являются
оценка информативности признаков и отбор наиболее информативных из них,
разработка алгоритма, производящего классификацию изучаемых явлений,
создание таблиц, содержащих исходные данные.
4.1.Вероятностная математическая модель прогнозирования
Английский врач сэр Дж.В.Пикеринг в 1960 году писал: «…Прогноз- это
также вопрос вероятности, и, рассматривая возможные методы лечения, мы
должны основывать наше решение на знании вероятностей». Одна из основных
задач медицины вообще – определять величину угрозы наступления того или
иного состояния в условиях массового обслуживания с целью выбора
достаточного набора лечебных мероприятий [98]. С точки зрения теории
вероятностей определение величины угрозы- это определение вероятности
наступления прогнозируемого состояния.
С точки зрения современных теоретических концепций, организм
человека относится к сложным, вероятностным по своей природе системам,
состояние которых не является строго детерминированным. Этот факт, а также
накопленный статистический материал позволили для достижения
поставленной нами цели выбрать вероятностную математическую модель, в
основе которой лежит теорема Байеса для альтернативного распознавания.
Данная модель решает задачу отнесения некоего явления с присущими ему
признаками к одному из классов. В нашем случае это отнесение вновь
выявленного больного к числу пациентов или с доброкачественным, или
быстропрогрессирующим течением дисфункции ВНЧС.
В основе математических построений лежит формула
Р(А
2
/ х
ij
) Р(х
ij
/ А
2
)
х
Р(А
2
)
----------------- = ------------------------
, где
Р(А
1
/ х
ij
) Р(х
ij
/ А
1
)
х
Р(А
1
)