Упрощенная HTML-версия
294
совокупность переменных может определять принадлежность индивида к
кариесрезистентным либо кариесподверженным лицам. Данное обстоятельство
и учитывалось при создании математической модели и программы для ЭВМ.
Сценарий создания математической модели выглядит следующим образом. По
каждому наблюдению 20 параметров (21 параметр у 5-6-тилетних детей),
поэтому каждый наблюдаемый представляет собой точку в 20 (21) мерном
пространстве. Мы предполагаем, что в этом пространстве есть точка так
называемой «идеальной кариесрезистентности». Если наблюдаемый (то есть
его точка в этом пространстве) находится близко к точке «идеальной
кариесрезистентности», то он должен быть кариесрезистентным, чем дальше он
находится
от
этой
точки,
тем
больше
его
вероятностьстать
кариесподверженным. Идеальной точки мы не знаем, но у нас есть лица,
кариесрезистентность которых была определена математически и
подтверждена клинически, поэтому их точки должны лежать вблизи от
идеальной точки. Некоторые кариесрезистентные наблюдения (вернее их
точки) могут лежать с одной стороны от идеальной точки и иметь параметры
меньшие, чем у идеальной точки, другие – с другой стороны и иметь
параметры большие, чем у идеальной точки. Наиболее близким к идеальной
точке является точка наблюдения, составленная из средних значений всех 20
(21) параметров кариесрезистентных наблюдений. При приближении
количества наблюдаемых кариесрезистентных к бесконечности, идеальная
точка совпадет с точкой, составленной из средних значений всех 20 (21)
параметров кариесрезистентных наблюдений. Поэтому сначала мы нашли
средние значения всех 20 (21) параметров кариесрезистентных наблюдений:
X
1ср
=(X
11
+X
12
+…+X
1k
)/k, (1)
Где Х
11
- значение первого параметра у первого наблюдения, Х
12
- значение
первого параметра у второго наблюдения и так далее, k- число
кариесрезистентных наблюдений в данной возрастной группе. Точно также