Структура методов обработки медикобиологических данных.

Обработка происходит в 4 этапа:

1. Фильтрация. Методы фильтрации позволяют ослабить или компенсировать влияние погрешности измерения ( артефакты ) присутствующие или в измерительном тракте или при передаче информации. Методы фильтрации :

- Оптимальная не линейная фильтрация ( при не линейной зависимости

- При оптимальной линейной фильтрации Калмана для линейных моделей.

- Методы сглаживания.

2. Получение статистических характеристик.

- Закон распределения. Форма представления щаконов распределения ля дискретных случайных показателей- таблица распределения. Для непрерывных случайных показателей- функция распределения вероятнлсти и плосность распределения вероятности ( метод гистограмм, критерии согласия Колмаюгорова Смирнова. )

- Показатели описательной статистики. Позволяют получать количественные характеристики, отржающие те или иные свойства распределения случайных показателей. К ним относятся:

# Показатели положения: выборочная средняя, медиана и мода.

# Показатели характеризующии степень разброса показателей относительно своего центра: выборочная дисперсия, стандартное отклонение, стандартная ошибка, минимальная и максимальная значения выборки размах выборки, нижняя и верхняя квартилия распределения.

- Показатель ассиметрии: коофиценты симметрии, коофицент эксцесса.

- Спектральное представления. функция характериующааяраспределения дисперсии случайного процесса по частотам непрерывного спектра есть спектральная плотность случайного процесса.

- Оценка степени статистическрхой связи. ( если измеряется сразу несколько параметров, необходимо решить насколько эти параметры связанны между собой, либо насколько независимы. )

# Методы оценки статистических признаков качественных связей по принципу "да/нет".

# Методы измеряемые в порядковой шкале.

# Методы измеряемые в количественной шкале.

3. Получение математических моделей.

- Метод дисперсионного анализа предназначен для исследования БО состояние которых определяется входными переменными.

- Основные методы это параметрические на основе критерия Стьюдента, когда распределения является.

- Непараметрические методы это Распределения Вилкоксона, Манна Уитни и Краскелла Уолиса

- Методы регрессионного анализа. Представляется в виде уравнения регрессии.

- Корреляционный анализ. Применяется для изучеия БО показатели которых изменяются самопроизвольно и предполагается что совместное распределение иследуемое значение подчиняется нормальному распределению. Целью является получение коофицентов корреляции устанавливающие связь между различными показателями БО ( корреляционная матрица)

- Факторный анализ. Применяется на ранних этапах исследование, когда необходимо выяснить закономерность присуще тому или иному явлению, чтобы выделить из всей совокупности показателей такое ограниченное число, которое и определяет изменчивость иследуемого явления.

- Метод главных компонент. Как и факторный анализ метод используется для определения главных компонент которые описывают большую часть рассеивания переменных ( используя корреляционную матрицу )

- Метод идентификации. Учитывают динамические характеристики исследуемого объекта.

4. Оптимизация.

- Методы оптимизации предназначенны для нахождения такой комбинации факторов влияющие на БО и которых выбранный показатель принимает экстремальное значение ( минимальное или максимальное )

Методы: Математического програмирования линейного не линейного и целочисленного; Принцип максимума метод отыскания безусловного экстремума;

БО - измерение - фильтрация - статистич. обработка данных - интерпритация ( диагноз.) - принятие решений.