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Accounting Report

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Theory of statistical models 09060602ィヲィー 02010902000409080701 02ィヲィ ィコ09ィヲ00ィヲィコ07 ィ ィェ050501ィョ04 030605090004ィョ04 090700ィヲィョ00ィヲィコ07 020605090004ィョ04 04ィ 05ィヲィェ0109ィケィャ04ィョ04 0700ィ 00ィヲィョ00ィヲィコィケ 0108ィケ0102ィヲ00ィャィ Abstract at the end of the article 00020900ィョヲー061 7ィェ05 17.1.2003 0105ィェ07ヲメ061 7ィェ05 25.2.2003

13060302050709 080201 0708090807070807080201 090403020307010009080201 527 1. 0307070901020105 0406ィー ィャ0807090208 ィェィ 0209ィャ04ィェ0201000208 04 ィャ0200ィ 09070507 02ィェィケィー ツィ 09ィ ィコ000409ィヲィョ00ィヲィコ0705; 09080509 ツ0701ィェ 08ィ 09050007ィェ0002ィー 080701 ィョ01ィェ0002050705ィェ ィョ0004 01ィヲィ ィャィケ0902ィエィョ07 0004ィー; 0702 00ィヲ 09ィ ィィィャィケ 0004ィェ 020804090205030701ィェ; 000807090705ィェ ィェィ 0008ィェ0701ィェ 00ィェィエィョ0006ィー 07ィヲ ィョ01ィェィヲィョ0006ィョ02ィー ィ ィヲ000802ィー 02ィャ0205ィェィヲィョ04ィー 02ィェィケィー ィェ07ィョ07ィャィ 0007ィー; 09010005 0208ィェィ ィヲ ィャ060907ィー ィ 08ィケ 06ィェィ ィョ05ィェ070507 0209ィエ0004ィャ0500ィエィェ, ィョ00ィ 07080708ィ 0208ィヲ ツ02ィヲ09020800ィ ィヲ ィェィ 0107ィィ0208 ィ 0805ィェ0004ィョ04 ィャ02 0004 ィャ06ィィ070107 0004ィー 08ィ 05ィヲィェ0109ィケィャ04ィョ04ィー, 080701 07ィェ07ィャ05030200ィ ィヲ ィコィ ィヲ ィャ06ィィ070107ィー 0004ィー 020605090004ィョ04ィー. 03ィヲ 09ィ ィョィヲィコ06ィー 0208ィヲ01ィヲ060602ィヲィー ィャ02 0004 ィャ06ィィ070107 0004ィー 08ィ 05ィヲィェ0109ィケィャ04ィョ04ィー, ィケ00ィ ィェ ィ 010007 0202ィ 09ィャィケ030200ィ ィヲ ィョ0004ィェ 06090201ィェィ ィョ0007 ツ060907 0004ィー 01000208ィ ィー, 0208ィェィ ィヲ: 6ヲ1 01ィ 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13530 06. 080908030708A050907 6ヲ1 05 09=00 0 チ 1 00 1 チ 2 00 2... チ ィコ 00 ィコ 02 09ィェ 050700ィ 09ィヲィィィャ04ィィ0705ィェ 00ィ ィャ060504 000701, 08ィ 0809ィェ02ィヲ 0004 ィャ07090207: ィケ080701 09*=LnY, X 1 *=LnX 1, X 2 *=LnX 2,..., X k *=LnX k, u=ln02 ィコィ ィヲ 02ィコ00ィヲィャ0500ィ ィヲ ィエィー 0009ィ ィャィャィヲィコィケ 0108ィケ0102ィヲ00ィャィ. 09*=00 07 +00 1 チ* 1 +00 2 チ* 2 +...+00 ィコ チ* ィコ +u ABSTRACT... Theory of statistical models T. KATOSTARAS Faculty of Nursing, University of Athens, Athens, Greece Archives of Hellenic Medicine 2003, 20(5):526ィC531 The application of the theory of the statistical models in the health field attempts to give answers to several important problems, one of which is that of the causes leading to the appearance of an illness. For this aim to be fulfilled, several assumptions are made about the properties of population units. In order to express quantitatively the group of these assumptions, a mathematical equation or a group of equations is defined, which is called a mathematical model. This model is used to express the mode by which a feature of the population units changes, when other specific features vary. Mathematical models specify a deterministic relation between their variables, an exact relationship between cause and outcome and consequently refer to natural phenomena. Apart from the natural, there are also incidental phenomena, which cannot be fully explained by the known mathematical models. The effort, then, of mathematics is concentrated on explaining the average variation of a feature (dependent variable), when other known (independent variables) and unknown features change. This is achieved by the use of statistical models. These models constitute a group of assumptions about the properties of the population units, which are considered to be true on average and are expressed through an equation or a group of equations. With statistical models the effects of the unknown and immeasurable variables on the dependent variable are co-examined, with the use of a variable that is called random error. The linear regression model: With the use of this model, the value of a quantitative feature is estimated through the values of the other features (determinants, risk factors). The variation of a quantitative characteristic can also be estimated, when only one or more of the other quantitative characteristics vary. A fundamental assumption of the model is that the variation of the quantitative characteristic is linearly related to the variation of the other characteristics. The logistic regression model: With this model, the likelihood and its variation can be estimated for a characteristic (illness) to show up, when the values of other characteristics change or when other characteristics show up (risk factors). This is a non-linear model. The discriminant analysis model: With this model, the population units are classified into categories, with the classification depending on the value of some of their characteristics or on the existence of certain features. The non-linear regression models: There are countless non-linear statistical models, which originate from respective mathematical models, depending on the form of the random error. With the use of these, the value of a quantitative characteristic is estimated, through the values of other characteristics. The variation of a quantitative characteristic can also be estimated when one or more, mainly quantitative, characteristics change. A fundamental assumption is that the changing characteristics relate to the characteristic concerned with a non-linear relationship.... Key words: Dependence, Discriminant analysis, Logistic regression, Regression, Statistical model 00ィヲ0905ィヲ070009ィ 0208ィ 1. GREENLAND S. Introduction to regression model. In: Rothmans KJ, Greenland S (eds) Modern Epidemiology. Lippincott-Raven, Philadelphia, 1998:319ィC400 2. HOSMER D, LEMESHOW S. Applied logistic regression. Wiley, New York, 1989 3. PAGANO M, GAUVREAU K. Principles of Biostatistics. Duxbury Press, An International Thomson Publ Co, Boston, 1996 4. 0108090009090308070307 06. 0602ィエ090400ィヲィコ07 07ィヲィコ07ィェ07ィャ02000908ィ. 08ィケィャ07ィー 0907. 03ィコ01ィケィョ02ィヲィー 08ィ ィャ080209ィケ0807010507ィー, 09ィィ07ィェィ, 1985

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