注释,注释: Предметом исследования данной работы является моделирования ряда демографических показателей с использованием потенциала метода нечеткой авторегрессии как инструментария социологических исследований. Объектом исследования служит динамика численности заболеваемости в России сахарным диабетом, болезнями системы кровообращения и злокачественными новообразованиями за последние пятнадцать-двадцать пять лет. В работе определены параметры прогнозных математических моделей для временных рядов чисел вновь зарегистрированных больных различной нозологии. На основе исследования сделаны выводы о необходимости разработки целевых программ здравоохранения на федеральном и региональном уровнях. Основным инструментом анализа служит построение прогнозных математических моделей изменения численности заболеваний с помощью метода нечеткой авторегрессии, используя построенный алгоритм на языке системы MatLab. Методы нечеткой линейной регрессии и авторегрессии более сорока лет используются в технических и естественных науках. В области социальных наук подобные методы до последнего времени не применялись, поэтому применение этих методов в прогнозировании демографических показателей, в том числе распространении заболеваний, является инновационным.

Abstract: The subject of this research is modelling of a number of demographic parameters using the method of fuzzy autoregression as a tool of sociological studies. The object of this research is the dynamics of incidence rate of diabetes, blood circulatory system diseases and malignant tumors over the recent 15-25 years. This work determines the parameters of mathematical models or time sequences of the number of newly registered cases of diverse nosology. The conclusion is made on the need for development of targeted healthcare programs at the federal and regional levels. The main instrument of analysis is the structuring of forecasting mathematical models of changes in the incidence rate of diseases using the method of fuzzy autoregression and algorithm of MatLab system language. The methods of fuzzy nonlinear regression and autoregression have been applied in technical and natural sciences for over 40 years. In the area of social sciences, similar methods have not been used until recently, therefore their application in forecasting of demographic parameters, including the distribution of diseases is innovative.