Математический аппарат алгебраической модели конструктивной логики на протяжении многих лет применяется для многофакторного анализа в медицине и биологии. Результирующая математическая модель представлена набором результирующих составляющих в виде факторов с указанием пределов определения, объединенных знаком конъюнкции (указывающим на совместное воздействие). Каждая результирующая составляющая характеризуется мощностью, являющейся сутью числа строк в таблице с одинаковыми факторами и интервалами их определения. Эти мощности характеризуют степень влияния результирующей составляющей на общий результат. Таблица исходных данных не должна содержать противоречий (когда цель достигается и не достигается при одних и тех же значениях факторов). С этой целью в компьютерной программе предусмотрено исключение тех целевых строк, ко-торые совпадают с нецелевыми строками. Однако это не всегда является приемлемым в случаях большо-го числа совпадающих целевых строк и единичного числа нецелевых строк или наоборот, поскольку исключается большое число случаев из-за единичных нецелевых строк или единичных целевых строк. Эти противоречия возникают, прежде всего, из-за вероятностного характера случаев, что хорошо просматривается в мониторинге смертности населения. В статье предлагается три способа оптимального исключения противоречивых исходных данных основанных на превышении кратности частот совпадающих целевых и нецелевых случаях и на оценки доверительных интервалов. Предлагаемые способы рассмотрены на примере анализа массива данных о смертности лиц за 2007-2014 годы в возрасте 18 лет и старше, постоянно проживавших в Тульской об-ласти (всего 208269 случаев). В качестве цели принята возрастная когорта 45-54 года. Применение способов оптимального исключения противоречивых исходных данных является не-обходимостью, которая не только улучшает математическую модель, но и в ряде случаев является един-ственным способом выполнить многофакторный анализ. Все предложенные способы имеют свою об-ласть применения в зависимости от обстоятельств.
Mathematical device of algebraic model of constructive logic has been used for many years for multivariate analysis in medicine and biology. The resulting mathematical model is represented by a set of output components in the form of factors indicating the detection restrictions, which are united by the sign of con-junction (indicating joint influence). Each resulting component is characterized by a capacity, which is the es-sence of the number of rows in the table with the same factors and their intervals of definition. These capacities characterize the degree of influence of the resulting component on the overall result. The input table must not contain contradictions (when the goal is achieved and not achieved when the same values of the factors). For this purpose, the computer program provides for an exception to those target lines, which coincide with non-target rows. However, this is not always acceptable in cases of a large number of matching target lines and unit numbers of non-target rows or vice versa, because a large number of cases is excluded because of a single non-target rows or single target lines. These contradictions arise, primarily, due to the probabilistic nature of the cases. This is clearly seen in the monitoring of mortality. In this article the authors propose three ways optimum yield conflicting source data, based on the excess multiplicity of frequencies matching target and non-target cases and estimates of confidence intervals. The pro-posed methods are examined by analyzing data on deaths of persons aged 18 years and older, residents of the Tula region for 2007-2014 (total 208269 cases). An age cohort 45-54 years is a goal of study. The application of methods of optimum yield conflicting source data is a necessity, which not only im-proves the mathematical model, but, in some cases, is the only way to perform multivariate analysis. All pro-posed methods have their own scope of use, depending on the circumstances.