Математические методы и модели в фармацевтической науке и практике. Зубов Н.Н - 17 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВМА им. Кирова | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

17
Внедрение корреляционно-регрессионного анализа позволило
совершенствовать упомянутый ранее нормативный метод. В частности, с помощью
многофакторного корреляционного анализа были отобраны и изучены наиболее
существенные факторы, влияющие на затраты времени при выполнении той или
иной технологической операции, затем на основе регрессионного анализа этих
факторов были созданы математические модели, представляющие адекватное
описание процесса
формирования норм труда [97].
Корреляционно-регрессионный метод нашел широкое применение для
планирования ряда показателей развития аптечного хозяйства. По данным Е.Ю.
Бойко с помощью метода корреляции был определен вид математической модели,
описывающей зависимость товарооборота от степени развития аптечной сети и
позволяющей дать прогноз этого показателя на пятилетний период как по
республикам,
так и по стране в целом [18].
Л.Д. Дадеко применила метод корреляционно-регрессионного анализа для
прогнозирования величины товарных запасов в больничных и межбольничных
аптеках. В результате этих исследований было установлено, что размер товарных
запасов функционально связан с товарооборотом аптеки, числом коек в
стационаре, величиной койкооборачиваемости и частотой поступления товаров в
аптеку [25].
В.И. Криков с соавторами на основе корреляционно - регрессионного
метода установили, что на размер оптового товарооборота сельских аптек
существенное влияние оказывают следующие факторы: количество больничных
коек, численность врачей и бюджетные ассигнования на здравоохранение.
Исследователям удалось получить высокоинформативную математическую
модель, характеризующую зависимость товарооборота от перечисленных
факторов. Отдельными авторами был применен модифицированный
метод
корреляционно-регрессионного анализа, позволяющий строить не статические, а
динамические многофакторные модели потребления лекарственных средств [23].
Н.Б. Дремова с соавторами отмечают, что корреляционно-регрессионный
анализ наиболее эффективен для среднесуточного прогнозирования потребления
лекарственных средств в условиях автоматизированных систем обработки
информации в аптечной службе с использованием персональных компьютеров[33].

Страницы