k421 - page 171

ВестникНОМУС. Сборникматериаловнаучной сессии-2013
171
процедурах статистического анализа критический уровень значимости p
принимался равным 0,05. Проверка нормальности распределения
проводилась с использованием критерияШапиро -Уилки, проверка гипотез о
равенстве генеральных дисперсий – с помощью F-критерия Фишера.
Значения, не подчиняющиеся закону нормального распределения,
представлены в виде медианы(Me) и интерквантильного размаха (25 и
75перцентили ( Q25;Q75), т.е . интервалы, в пределы которых входят 50%
значений)). Сравнение количественных признаков, распределение которых
отличалось от нормального , проводилось для двух независимых групп с
использованием U- критерия Манна-Уитни, а для более чем двух групп
критерием Краскела-Уоллиса (H) ( Гудинова Ж. В, Дружелюбная
статистика,2007). Для решения задачи прогнозирования использовался
метод “ datamining” или многомерная статистика. В частности,
разновидность кластерного анализа – “дерево решения” и на основе его
усовершенствованный метод “ случайный лес”. Это метод классификации с
обучением, где возможна статистическая проверка результатов ( Шипулов
А.Б. 2010). Исследования проводились с помощью программы R_MED,
разработанной в ОМгМА в системе R и предназначенной для анализа
медицинских данных. В рамках этой программы для решения задачи
классификации использовался метод “Случайный лес”, реализованный в
библиотеке “randomForest” системы R [ RDevelopmentCoreTeam (2012). R: A
language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical
Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, URLhttp://www.project.org/.].
Для определения коэффициента значимости переменной в классификаци
использовалась функция importance. Построение классификационного
правила с помощью функции “randomForest [ A. LiawandM. Wiener (2002).
ClassificationandRegressionbyrandomForest. RNews 2(3), 18--22.].
Результатыисследования.
Для решения первой задачи был проведён сравнительный анализ клинико-
инструментальных данных подгруппы 1 и подгруппы 2 группы, получавших