Медициналық-биологиялық зерттеулердегі әсердің көрінісіне көптеген факторлардың жиынтық әсерін бағалау әдістері

Медициналық-биологиялық зерттеулерде көптеген факторлардың – сандық та, сапалық та – белгілі бір биомедициналық әсерге жиынтық ықпалын сандық тұрғыдан бағалау жиі қажет болады. Бұл мақалада деректерді қалыпқа келтіру, факторлардың салмақтарын анықтау, ақпаратты біріктіру және факторлардың жиынтық әсерін бағалау үшін модельдер құру тәсілдері қарастырылады. Сараптамалық және деректерге негізделген әдістер, сондай-ақ олардың денсаулық жағдайын болжау, тәуекелді бағалау және биомедицинадағы шешім қабылдау міндеттеріндегі қолданылуы талқыланады.

1. Zhang X., Lee J., Goh W. W. B. An investigation of how normalisation and local modelling techniques confound machine learning performance in a mental health study // Heliyon. – 2022. – Т.8. – №. 5. https://scholar.google.com/scholar?output=instlink&q=info:RV1mT0muf8kJ:scholar.google.com/&hl=ru&as_sdt=0,5&scillfp=9109182181854836428&oi=lle

2. Salomon V. A. P., Gomes L. F. A. M. Consistency improvement in the analytic hierarchy process // Mathematics. – 2024. – Т.12. – №.6. – С. 828. https://www.mdpi.com/2227-7390/12/6/828/pdf

3. Best R. W. et al. An Overview of the Delphi Method’s Origin, Modifications, and Use to Augment Instrument Development and Data Collection: A Research Note // Journal of International Agricultural and Extension Education. – 2025. – Т.32. – №.1. – С.4. https://newprairiepress.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1497&context=jiaee

4. Dey D. et al. The proper application of logistic regression model in complex survey data: a systematic review // BMC Medical Research Methodology. – 2025. – Т.25. – №.1. – С.15. https://link.springer.com/content/pdf/10.1186/s12874-024-02454-5.pdf

5. Johnson R. A. quantile-forest: A python package for quantile regression forests // Journal of Open Source Software. – 2024. – Т.9. – №.93. – С.5976. https://joss.theoj.org/papers/10.21105/joss.05976.pdf

6. Tibshirani R. Regression shrinkage and selection via the lasso // Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology. – 1996. – Т.58. – №.1. – С.267-288. https://www.ccs.neu.edu/home/eelhami/courses/EE290A/LASSO_Tibshirani.pdf

7. Keeney R. L., Raiffa H. Decisions with multiple objectives: preferences and value trade-offs. – Cambridge university press, 1993. https://books.google.com/books?hl=ru&lr=&id=1oEa-BiARWUC&oi=fnd&pg=PR11&dq=7.%09Keeney+R.+L.,+Raiffa+H.+Decisions+with+multiple+objectives:+preferences+and+value+trade-offs.+–+Cambridge+university+press,+1993.&ots=cEDKV0sn-x&sig=6ZuyQg2d9m_xLb6dPAg45zN5F-Y

8. Bishop C. M., Nasrabadi N. M. Pattern recognition and machine learning. – New York : springer, 2006. – Т. 4. – №. 4. – С. 738. http://crowleycoutaz.fr/jlc/Courses/2020/PRML/ENSI3.PRML.S6.Encoders.pdf

9. Todaro S. et al. Correlation between extinction pattern and δ13C fluctuations across the Triassic Jurassic boundary in shallow water settings: a proxy for the present day acidification processes // "Geosciences for the environment, natural hazard and cultural heritage" Congresso SGI-SIMP 2018-Abstract book. – https://www.socgeol.it/files/download/pubblicazioni/AbstractBook/AbstractCatania_ok.pdf, 2018. – С. 20- 20. https://iris.unipa.it/handle/10447/298218

10. Bedrick E. J. Data Reduction Prior to Inference: Are There Consequences of Comparing Groups Using at-Test Based on Principal Component Scores? // Biometrics. – 2020. – Т.76. – №.2. – С.508-517. https://academic.oup.com/biometrics/article-abstract/76/2/508/7452939

11. James G. et al. An introduction to statistical learning. – New York : springer, 2013. – Т.112. – №.1. https://thuvienso.hoasen.edu.vn/bitstream/handle/123456789/10495/Contents.pdf?sequence=1

12. Tibshirani R. J., Efron B. An introduction to the bootstrap //Monographs on statistics and applied probability. – 1993. – Т.57. – №.1. – С.1-436. https://citeseerx.ist.psu.edu/document?repid=rep1&type=pdf&doi=5765871610321f83521c283980e47755fe793d1c

13. Lundberg S. M., Lee S. I. A unified approach to interpreting model predicttions // Advances in neural information processing systems. – 2017. – Т. 30. https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/file/8a20a8621978632d76c43dfd28b67767-Paper.pdf