Упрощенная HTML-версия
112
Непосредственное применение стандартных методов пакета SPSS не
позволило получить модель, удовлетворяющую требованиям применимости
регрессионных методов. Поэтому для уменьшения размаха пиковых значе-
ний было применено логарифмическое преобразование исходного ряда по
формуле:
Хт = ln(2 × БОД
Т
+ 50), (11.)
Обратное преобразование имеет вид:
БОД
Т
= 0,5(expХ
Т
- 50), (12.)
где: Х
Т
– преобразованный ряд числа вызовов за СМП по поводу БОД
Т
;
БОД
Т
– число вызовов за СМП по поводу БОД.
Для дальнейшего исследования проводился анализ преобразован-
ного временного ряда –
Х
Т
. Подобного рода преобразования известны в
практике анализа временных рядов. Изменение этого ряда более спокойное и
преобразованный ряд обращаемости в целом лучше поддается статистиче-
скому анализу.
На начальном этапе исследования была построена регрессионная мо-
дель, где в качестве независимых переменных включены погодные условия:
температура атмосферного воздуха, относительная влажность воздуха, ско-
рость движения воздуха, атмосферное давление. Отсутствие мультиколлине-
арности факторов показано выше. Зависимая переменная – натуральный ло-
гарифм числа вызовов за СМП по поводу БОД. По результатам проведенного
регрессионного анализа установлено, что связь между обращаемостью за
СМП по поводу БОД и погодными условиями составляет 0,342. Вариация
обращаемости на 11,7 % объясняется изменчивостью включенных в модель
независимых переменных – метеофакторов. Наибольшую степень влияния