Об'єктом дослідження є діагнози та симптоми захворювань і їх статистична обробка. Мета роботи - теоретичне і експериментальне дослідження нових класів моделей випадкових послідовностей, визначення виразів для оцінок статистичних характеристик цих послідовностей, синтез регресійних моделей випадкових послідовностей, а також дослідження можливостей їх використання для підвищення ефективності побудування діагностичних систем. Методи дослідження. У роботі використані методи теорії множин, лінійних систем, розносних лінійних рівнянь, методи статистичного моделювання, прикладний аналіз випадкових процесів. Основними результатами роботи є: моделі випадкових послідовностей у вигляді многофакторної регресії випадкових послідовностей, визначення вирішальних правил розпізнавання захворювань. Ключові слова: ВИПАДКОВА ПОСЛІДОВНІСТЬ, МНОГОФАКТОРНА РЕГРЕСІЯ, КОРЕЛЯЦІЙНА ФУНКЦІЯ, АВТОРЕГРЕСІЯ. Объектом исследования является диагнозы и симптомы заболеваний и их статистическая обработка. Цель работы - теоретическое и экспериментальное исследование новых классов моделей случайных последовательностей, определение выражений для оценки статистических характеристик этих последовательностей, синтез регрессионных моделей случайных последовательностей, а также исследования возможностей их использования для повышения эффективности построения диагностических систем. Методы исследования. В работе использованы методы теории множеств, линейных систем, разносной линейных уравнений, методы статистического моделирования, прикладной анализ случайных процессов. Основными результатами работы являются: модели случайных последовательностей в виде многофакторного регрессии случайных последовательностей, определения решающих правил распознавания заболеваний. Ключевые слова: СЛУЧАЙНУЮ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ, МНОГОФАКТОРНОГО РЕГРЕССИЯ, КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ФУНКЦИЯ, АВТОРЕГРЕССИИ.
