Экологические системы и приборы Аннотация к статье << Назад Регрессионные модели в задачах медико-экологического мониторинга: алгоритм учета корреляций между предикторами Вараксин А.Н. Модели множественной линейной регрессии в задачах медико-экологического мониторинга (например, в задачах взаимосвязи заболеваемости населения Y с показателями загрязнения окружающий среды Х) могут содержать взаимосвязанные предикторы, характеризующие риски здоровью (корреляции между предикторами Х). Наличие корреляций между предикторами в регрессионных моделях приводит к трудностям в интерпретации результатов регрессионного моделирования. В настоящее время нет однозначного решения проблемы коррелированных предикторов в регрессионных моделях. Цель исследования – разработка одного из возможных алгоритмов решения этой проблемы. Алгоритм реализуется в два этапа. На первом этапе обычными методами регрессионного анализа строится регрессионная модель, содержащая так называемые «перекрестные члены». Такая модель позволяет, в принципе, рассчитывать эффекты влияния на отклик Y одних предикторов Х при различных значениях других предикторов, что является предпосылкой к учету корреляций между предикторами. Такая модель не содержит, однако, конкретных показателей коррелированности предикторов, например, коэффициентов корреляции между ними и не позволяет «автоматически» учесть корреляции при анализе результатов моделирования. Поэтому, на втором этапе реализации алгоритма предлагается использовать либо явные статистические связи между предикторами, либо методы скользящего среднего для явного учета корреляций между предикторами. В конкретном примере рассмотрена связь заболеваемости населения Санкт-Петербурга с загрязнением атмосферного воздуха оксидом углерода и диоксидом серы. На данном примере показаны детали реализации алгоритма учета корреляций между предикторами. Проведено сравнение результатов реализации алгоритма с результатами существующих подходов к анализу регрессионных моделей, показаны преимущества нового алгоритма. Ключевые слова: регрессионные модели, коррелированные предикторы, перекрестные члены, скользящее среднее, риски здоровью, общая заболеваемость, загрязнение атмосферы, оксид углерода, диоксид серы. DOI: 10.25791/esip.1.2025.1495 Стр. 03-14.