CC BY
8
Производство кожи сегодня является одной из самых интенсивных отраслей, особенно в зарубежном производстве, поскольку здесь используется большое количество химикатов. Такая ситуация представляет некоторые трудности в управлении производством.
На Западе кожевенное производство разделено фирмами-конкурентами на комплексный объект обслуживания, максимально упрощены все службы, составляющие основу управления кожевенным предприятием: научная, техническая, экономическая, кадровая, главным образом, ориентированная на коммерческое обслуживание. Такой организационный подход способствует обеспечению высокой конкурентоспособности кожевенного производства (предприятие-производитель работает под контролем и управлением сервисного предприятия, состоящего из высококвалифицированного персонала). Что касается наших предприятий, то производство стабильно уже почти 10 лет. Фабрики брендов, то есть сервисных брендов, только начинают свою деятельность.
Особенности кожевенного производства требуют от технического и оперативного персонала современной фабрики высоких технических и производительных навыков с большим количеством используемых в процессах и операциях материалов, а также уникального автоматизированного или полуавтоматического оборудования, а также умения создать новые механизмы активного развития.
Список использованной литературы:
1. Гурбангулы Бердымухамедов. Государственное регулирование социально-экономического развития Туркменистана. Учебное пособие для студентов вузов. Том I. - А.: Туркменская государственная издательская служба, 2010.
2. Борисенко Л.Н. Утилизация отходов кожи и эффективность их использования в народном хозяйстве / Кожевенная промышленность - 1991,
3. Артемов А.В.: Производство кожаных изделий - экологические проблемы; Экология и промышленность России, 2004.
© Акыева Г.К., Атдыева А.Б., Ходжадов Т.Б., 2023
УДК 378.14
Алыбаев С.
Преподаватель,
Туркменский государственный университет имени Махтумкули,
г. Ашгабад, Туркменистан Атаева Дж.А. Преподаватель,
Туркменский государственный университет имени Махтумкули,
г. Ашгабад, Туркменистан
ИНТЕРПРЕТАЦИЯ МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ: АНАЛИЗ, ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
Аннотация
В данной статье исследуется применение статистических методов для анализа, визуализации и прогнозирования медицинских данных. Обсуждается важность интерпретации полученных результатов для принятия обоснованных клинических решений и улучшения качества медицинской помощи.
Ключевые слова
Статистические методы, медицинские данные, анализ данных, визуализация данных,
прогнозирование результатов.
Alybaev S.
Lecturer, Magtymguly Turkmen State University, Ashgabat, Turkmenistan Ataeva J.A.
Lecturer, Magtymguly Turkmen State University, Ashgabat, Turkmenistan
INTERPRETATION OF MEDICAL DATA USING STATISTICAL METHODS: ANALYSIS, VISUALIZATION AND PREDICTION OF RESULTS
Annotation
This article explores the application of statistical methods for the analysis, visualization and prediction of medical data. The importance of interpreting the results for making informed clinical decisions and improving the quality of care is discussed.
Keywords
Statistical methods, medical data, data analysis, data visualization, outcome prediction.
Медицинские данные являются ценными ресурсами, которые могут быть использованы для улучшения диагностики, лечения и профилактики заболеваний. Для того чтобы извлечь из медицинских данных максимальную пользу, необходимо использовать статистические методы для их анализа, визуализации и прогнозирования результатов.
Анализ медицинских данных
Анализ медицинских данных включает в себя широкий спектр статистических методов, которые используются для описания, сравнения и проверки гипотез о данных. Эти методы могут быть использованы для изучения различных аспектов медицинских данных, таких как:
• Описание распределения данных. Статистические методы могут быть использованы для описания распределения данных, таких как среднее, медиана, стандартное отклонение и коэффициенты вариации. Это может помочь понять, как данные распределяются и как они могут быть использованы для прогнозирования результатов.
• Сравнение групп данных. Статистические методы могут быть использованы для сравнения групп данных, таких как группы пациентов с различными заболеваниями или группами пациентов, получающих различные виды лечения. Это может помочь выявить различия между группами данных и определить, являются ли эти различия статистически значимыми.
• Проверка гипотез. Статистические методы могут быть использованы для проверки гипотез о данных. Например, гипотеза может быть о том, что среднее значение двух групп пациентов одинаково. Статистические методы могут быть использованы для проверки этой гипотезы и определения, является ли она статистически обоснованной.
Визуализация медицинских данных
Визуализация медицинских данных является важным инструментом для понимания и интерпретации данных. Существует множество различных методов визуализации, которые могут быть
использованы для медицинских данных. Некоторые из наиболее распространенных методов визуализации включают:
• Графики. Графики являются эффективным способом визуализации данных, таких как распределение данных, сравнение групп данных и результаты экспериментов.
• Таблица. Таблицы являются эффективным способом представления данных в структурированном
виде.
• Карты. Карты могут быть использованы для визуализации данных, связанных с географическим расположением.
Прогнозирование результатов
Прогнозирование результатов является важной задачей в медицине. Статистические методы могут быть использованы для прогнозирования результатов лечения, вероятности развития заболевания и других медицинских исходов.
Существует множество различных методов прогнозирования, которые могут быть использованы для медицинских данных. Некоторые из наиболее распространенных методов прогнозирования включают:
• Модели машинного обучения. Модели машинного обучения являются мощными инструментами, которые могут быть использованы для обучения на данных и прогнозирования результатов.
• Модели регрессии. Модели регрессии используются для прогнозирования зависимой переменной на основе независимых переменных.
• Модели классификации. Модели классификации используются для прогнозирования категории зависимой переменной.
Заключение
Статистические методы являются ценными инструментами, которые могут быть использованы для интерпретации медицинских данных. Они могут быть использованы для анализа, визуализации и прогнозирования результатов, что может помочь улучшить диагностику, лечение и профилактику заболеваний.
Статистические методы используются в медицине для широкого спектра задач, включая:
• Диагностика заболеваний. Статистические методы могут быть использованы для разработки диагностических тестов, которые могут быть использованы для выявления заболеваний.
• Лечение заболеваний. Статистические методы могут быть использованы для оценки эффективности лечения заболеваний.
• Прогнозирование результатов лечения. Статистические методы могут быть использованы для прогнозирования результатов лечения заболеваний.
• Профилактика заболеваний. Статистические методы могут быть использованы для изучения факторов риска развития заболеваний и разработки программ профилактики.
Список использованной литературы:
1. Agresti, Alan. "Analysis of Ordinal Categorical Data." John Wiley & Sons, 2007.
2. Cameron, A. Colin, and Pravin K. Trivedi. Regression Analysis of Count Data. 2nd ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2013.
3. Cleveland, William S. "Visualizing Data." Hobart Press, 1993.
© Алыбаев С., Атаева Дж. А., 2023
