А.А. Барзов, А.В. Пролетарский, В.А. Пролетарская
4
Физически (4) – коэффициент влияния
i
-го функционального
фактора (параметра) на ресурс, или продолжительность существова-
ния, данного объекта анализа.
Фактически определить коэффициенты влияния
i
можно не-
сколькими, иногда взаимосвязанными способами:
расчетным (теоретическим) путем при определенности функ-
ции
;
f
лабораторно-экспериментальным способом при наличии необ-
ходимого статистического материала;
на основе результатов экспертно-аналитического анализа.
Отметим, что в последнем случае линейная ресурсная модель (3)
может быть дополнена значимыми нелинейными членами вида
.
ij
i
j
x x
Эти дополнительные или аналогичные им слагаемые в (3)
физически означают существенное усиление влияния некоторых
парных (тройственных и т. д.) отклонений параметров
i
х
на ресурс-
ные, жизненно-важные характеристики биофизического объекта.
Реальные случаи такого биоэкологического синергизма достаточно
хорошо известны и отнюдь не являются исключением, особенно в
медицинской практике. Например, они связаны с одновременным
влиянием наследственных факторов и характера питания, в частности
при развитии сахарного диабета. Поэтому риск развития конкретного
заболевания и соответствующее снижение
R
определяется наряду с
линейной моделью (3) дополнительными нелинейными членами,
введенными в ее структуру на основе экспертно-аналитического и
экспериментального анализов.
Таким образом, определение значений коэффициентов влияния,
включая коэффициенты при некоторых нелинейностях, дополняющих
модель (3), представляет собой достаточно емкую задачу, связанную с
анализом и обработкой значительного объема многолетнего статисти-
ческого материала клиник, больниц, НИИ соответствующего профиля
и т. п. На основе специального алгоритма обобщения имеющегося ста-
тистического материала, а также путем целенаправленного изучения
клинических данных о состоянии пациентов, в том числе о продолжи-
тельности их жизни, т. е. зная совокупность индивидуальных парамет-
ров
( 1, 2, ..., )
j
R j
N
и значений
,
ij
x
полученных при проведении
лабораторных исследований, определяют (например, методом наимень-
ших квадратов) совокупность коэффициентов влияния
i
. Причем для
повышения общности и точности моделирования количество анализи-
руемых данных
N
должно существенно превышать число рассматри-
ваемых факторов влияния
n
модели (3), т. е.
N
>>
n
.
Учитывая изложенное выше, в данной постановке задачи об
оценке остаточного жизненного ресурса
o
R
нетрудно получить тре-
буемую зависимость, следующую из выражения (3):
