Замечательный автор. Спасибо . Вся группа пишет работы у него.
Информация о работе
Подробнее о работе
Многомерный факторный анализ и другие статистические методы диагностики артериальной гипертензии
- 53 страниц
- 2020 год
- 52 просмотра
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Введение
В данной работе исследуется феномен артериальной гипертензии начальной стадии. Артериальная гипертензия (АГ) - синдром повышенного артериального давления. Начальная стадия артериальной гипертензии не связана с наличием патологических процессов. Артериальная гипертензия является одним из самых распространенных заболеваний в Российской Федерации.
В работе исследуются различные экспериментальные показатели, характеризующие артериальную гипертензию. В качестве исследуемых объектов были выбраны пациенты с артериальной гипертензией 1 стадии 1 степени.
Известными причинами развития и течения артериальной гипертензии являются:
1. Психосоматическая причина (нервно-психический стрессовый фактор).
2. Нарушение нервной регуляции сосудистого тонуса и гемодинамики.
3. Наследственный фактор (генетическая предрасположенность к артериальной гипертензии).
В норме между гемодинамическими параметрами минутным объемом циркуляции и сопротивлением прекапиллярного русла существует отрицательная связь, поддерживающая нормальный уровень артериального давления.
Для больных с начальными признаками гипертонической болезни характерно повышение минутного объема кровообращения, увеличение числа сердечных сокращений и усиление сократительной активности миокарда.
По мере развития болезни нарушается нормальное функционирование отрицательной связи между минутным объемом кровообращения и сопротивлением прекапиллярного русла. Оба гемодинамических параметра возрастают, что приводит к увеличению артериального давления.
Для диагностики артериальной гипертензии следует использовать значимую информацию о связях показателей, характеризующих артериальную гипертензию.
Для поиска диагностически значимых факторов артериальной гипертензии предлагается использовать математический аппарат факторного анализа.
Факторный анализ и другие статистические методы позволяют разбить множество экспериментальных показателей на группы и охарактеризовать каждую группу равнодействующим показателем называемым фактором.
Основной целью данной работы является построение многомерной факторной модели артериальной гипертензии первой стадии и первой степени на базе методов факторного анализа и других методов группировки данных. С помощью этой модели можно описать функциональное состояние системы кровообращения при артериальной гипертензии посредством вскрытия корреляционных зависимостей показателей, характеризующих артериальную гипертензию.
Задачи данной работы представлены следующими пунктами:
1. Сформировать базу данных исходных показателей без грубых ошибок измерений и распределенных по нормальному закону.
2. Осуществить обзор по многомерным статистическим методам обработки медицинских данных и по синдрому артериальной гипертензии.
3. Создать программный диагностический комплекс, включающий в себя основные методы факторного анализа и методы альтернативной группировки.
4. Построить многомерную факторную модель артериальной гипертензии 1-ой стадии и 1-ой степени.
5. Провести анализ факторной структуры и осуществить интерпретацию факторов артериальной гипертензии.
Решение первой задачи осуществлялось с использованием элементарных статистических методов поиска грубых ошибок, алгоритма ZET и с использованием различных критериев проверки на нормальность распределений. Поскольку отбраковка ошибок приводит к возникновению пробелов в массиве исходных данных, то целесообразно использовать алгоритм ZET для их заполнения. Проверка на нормальность распределения показателей осуществлялась следующими методами:
o критерий, использующий значения асимметрии и эксцесса;
o критерий χ2;
o критерий D’Agostino.
Вторая задача включала в себя проведение обзора по синдрому артериальной гипертензии и по следующим статистическим методам обработки медицинских данных:
o проверка однородности двух выборок;
o однофакторный анализ и критерий Краскела-Уоллиса;
o однофакторный дисперсионный анализ;
o анализ зависимости между признаками;
o многомерный факторный анализ;
o альтернативные методы группировки;
o регрессионный анализ;
o кластерный анализ;
o распознавание образов;
o эвристические методы.
В обзоре по артериальной гипертензии обсуждается взаимосвязь артериального давления, сосудистого сопротивления и минутного объема крови, приводится классификация артериальной гипертензии, обсуждаются основные причины развития и течения артериальной гипертензии и специфика состояния гемодинамики при артериальной гипертензии.
Решение третьей задачи заключалось в создании программного комплекса в интегрированной среде разработки Borland C++ Builder 6, включающей в себя набор классов и визуальных средств, облегчающих разработку графических приложений для Windows.
Для решения третьей и четвертой задачи использовался математический аппарат факторного анализа и теория альтернативных группировок параметров.
В факторном анализе предполагается, что за группами коррелирующих между собой переменных стоят скрытые характеристики, объективно существующие, но не поддающиеся непосредственному измерению.
Поиск факторной структуры артериальной гипертензии осуществлялся различными альтернативными методами:
o метод корреляционных плеяд Терентьева,
o метод главных факторов,
o метод минимальных остатков,
o метод ортогонального вращения варимакс,
o метод косоугольного вращения облимакс,
o метод экстремальной группировки параметров.
Поскольку факторы, полученные методом главных факторов, не поддаются достаточно наглядной интерпретации, то для достижения максимально «интерпретабельного» решения использованы методы вращения. В случае ортогонального факторного вращения результирующие факторы остаются ортогональными, тогда как в случае косоугольного факторного вращения конечные факторы могут не быть друг другу ортогональны, т.е. геометрически это означает, что угол между косоугольными факторами может отличаться от прямого. Предположение перпендикулярности осей факторной системы координат представляет собой некоторое упрощение. Выделяемые факторы в той или иной степени могут коррелировать друг с другом. Это означает, что исходному эмпирическому материалу может быть свойственна косоугольность факторного решения.
Метод минимальных остатков использует первоначальное приближение факторной структуры, а также может использовать гипотезу о виде факторной структуры, т.е. о том какой фактор имеет нагрузку и от каких переменных. Последнее составляет методику конфирматорного факторного анализа.
Обратное направление решения задачи факторизации корреляционной матрицы представляет собой метод экстремальной группировки параметров. Этот метод исходит из начального приближения о наполнении фактора измеряемыми переменными.
Непосредственную группировку параметров по корреляционной матрице осуществляет метод корреляционных плеяд Терентьева.
Задача нахождения факторной структуры артериальной гипертензии должна быть решена различными статистическими методами, которые должны взаимно подтвердить полученный результат.
Выделение групп наиболее коррелирующих между собой параметров и их интерпретация с целью выявления диагностически значимых факторов является заключительным этапом факторного исследования. Результирующие показатели, равные линейным комбинациям параметров, входящих в такие группы, должны находиться в тесной корреляционной связи с параметрами своей группы. За каждым таким результирующим показателем может стоять генеральный процесс или закономерность, характеризующие состояние объектов.
Использование информации о связи показателей, характеризующих артериальную гипертензию, позволяет произвести диагностику артериальной гипертензии.
Содержание
Введение 2
Глава 1. Обзор по теме артериальная гипертензия, многомерный факторный анализ и другие статистические методы в медицине 5
1.1. Артериальная гипертензия. 5
Классификация артериальной гипертензии по стадиям болезни и по уровням артериального давления. 5
Основные причины развития и течения артериальной гипертензии. 6
Состояние гемодинамики при артериальной гипертензии. 6
1.2. Использование многомерного факторного анализа и других статистических методов для обработки и анализа биомедицинских показателей. 7
Однородность выборок. 7
Однофакторный анализ. 7
Однофакторный дисперсионный анализ. 8
Анализ зависимости между признаками. 9
Многомерный факторный анализ. 9
Альтернативные методы группировки. 11
Регрессионный анализ. 11
Кластерный анализ. 11
Распознавание образов. 12
Эвристические методы. 13
Глава 2. Программно статистический комплекс SCFA. 13
2.1. Алгоритмическо–описательная часть. 13
2.2. Описание интерфейсной части программы Graph. 14
2.3. Описание интерфейсной части программы SPFA. 15
Глава 3. Теория, алгоритмы и методика построения факторных моделей. 16
3.1. Отбраковка грубых ошибок. 16
Алгоритм ZET заполнения пробелов. 17
3.2. Проверка нормального закона распределения. 18
Приближенная проверка гипотезы нормальности с помощью выборочных коэффициентов асимметрии и эксцесса. 18
Краткое содержание критерия согласия Пирсона-Фишера для нормального распределения. 19
Критерии D’Agostino. 19
3.3. Основной метод группировки параметров 21
3.2.1. Факторная модель 21
3.2.2. Общая схема факторного анализа 22
3.2.3. Метод главных факторов 23
3.2.4. Решение проблемы вращения в случае ортогональной факторной структуры методом «варимакс». 26
3.2.5. Поиск косоугольной факторной структуры методом «облимакс» 30
3.4. Альтернативные методы группировки 33
3.4.1. Метод экстремальной группировки параметров 33
3.4.2. Метод корреляционных плеяд Терентьева 34
3.5. Конфирматорный факторный анализ. 35
3.5.1. Метод минимальных остатков. 35
3.5.2. Метод последовательных замен Гаусса-Зейделя. 36
3.5.3. Вариант Хейвуда 37
3.5.4. Задача конфирматорного факторного анализа 41
Глава 4. Материалы и методы. Экспериментально вычислительная часть. 42
Первичная статистическая обработка экспериментальных данных. 46
Экспериментально вычислительная часть работы. 47
Заключение 51
Литература 52
Добрый день! Уважаемые студенты, Вашему вниманию представляется дипломная работа на тему: «Многомерный факторный анализ и другие статистические методы диагностики артериальной гипертензии»
Оригинальность работы 76%
Литература
[1] Чазова И.Е. и др. // Диагностика и лечение артериальной гипертензии. Рекомендации Российского медицинского общества по артериальной гипертонии и Всероссийского научного общества кардиологов. Москва 2008.
[2] Шляхто Е.В. // Гипертоническая болезнь. Патогенез и прогрессирование с позиции нейрогенных механизмов. Научно-исследовательский институт кардиологии им. В.А. Алмазова Минздрава России. Санкт-Петербург, Россия.
[3] Фофанов П.Н. Учебное пособие по механокардиографии. Военно-медицинская ордена Ленина Краснознаменная академия имени С.М. Кирова, Ленинград,1977
[4] Окунь Я. Факторный анализ. Пер. с польского М.: Статистика. (1974) 200 с.
[5] Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний Новосибирск: ИМ СО РАН 1999
[6] Денисенко Б.А., Гольдберг Г.А., Дробышев Ю.П. Инфаркт миокарда правого и левого желудочков. Математическая диагностика, коррекция нарушений гемодинамики. Новосибирск: Наука, 1987
[7] Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений. М.: Наука, 1969
[8] Лемешко Б.Ю., Лемешко С.Б. // Сравнительный анализ критериев проверки отклонения распределения от нормального закона. Метрология. 2005. № 2. С.3-23
[9] Иберла К. Факторный анализ. Пер. с нем. В. М. Ивановой; Предисл. А. М. Дуброва. - М.: Статистика, 1980.
[10] Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод. Пер. с англ. Благовещенского Ю.Н. М.: Мир, 1967.
[11] Мышенков В.И., Мышенков Е.В. Численные методы. Часть первая. М.:МГУЛ, 2001
[12] Харман Г. Современный факторный анализ. Пер. с англ. В.Я. Лумельского; Научное редактирование и вступительная статья Э.М. Бравермана. - М.: Статистика, 1972.
(Harman H. Modern Factor Analysis. The University of Chicago Press, 1968)
[13] Айвазян С.А. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.
[14] Шмидт В.М. Математические методы в ботанике. Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1984.
[15] Дж.-О. Ким, Ч. У. Мьюллер, У. Р. Клекка Факторный, дискриминантныи и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989.
[16] Медынский М.М., Антоний Е.В. Численные методы нелинейной оптимизации: алгоритмы и программы. Москва: МАИ, 2003
[17] Дональд Кнут Искусство программирования. Том 2. Получисленные алгоритмы. Вильямс, 2000
[18] Миркес Е.М. Нейроинформатика. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2002
[19] Поливода С.Н., Черепок А.А. // Ремоделирование желудочков сердца и крупных сосудов у пациентов с гипертонической болезнью. Запорожский государственный медицинский университет.
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
