В работе исследованы алгоритмы и выполнено компьютерное моделирование методов в анализе времени до события. На основе данных медико-социологи-ческого мониторинга за период наблюдения с 2003 по 2015 гг. при помощи метода Каплана-Мейера получено семейство кривых дожития экстренных онкобольных. Рассчитаны процентили времени летального исхода. Выполнена подгонка теоретического распределения к данным непараметрической оценки выживаемости. На основе критерия отношения правдоподобия и информационного критерия Акаике выбрано распределение гамма и проведена оценка его параметров. Получены параметрические модели функций выживаемости. Результаты моделирования использованы в ходе поддержки управленческих решений для муниципального проекта активного долголетия в части онкопатологии.

Вологда – город долгожителей [Электронный ресурс]: концепция активного долголетия на территории муниципального образования «Город Вологда» на период до 2035 года: решение Вологодской городской Думы от 29 декабря 2014 г. № 129 // КонсультантПлюс: справ.-правовая система / Компания «КонсультантПлюс».
Галанова Н. С., Чимитова Е. В. Выбор параметризации базовой функции распределения для AFT-модели с помощью методов компьютерного моделирования // Актуальные проблемы электронного приборостроения АПЭП–2010: материалы X международной конференции. 2010. С. 31–35.
Мельников М. П., Воробкалов П. Н., Капланов К. Д. Автоматизированная система анализа эффективности лечения в онкологии // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 3. С. 158–166.
Развитие здравоохранения Вологодской области на 2014–2020 годы: Государственная программа: постановление Правительства области от 28.10.2013 № 1112 // КонсультантПлюс: справ.-правовая система / Компания «КонсультантПлюс».
Рапаков Г. Г. Методы анализа выживаемости в задачах активного долголетия (опыт г. Вологды). Вологда: ВоГУ, 2015. 119 с.
Рапаков Г. Г., Банщиков Г. Т. Визуализация показателей в задачах управления здравоохранением Вологодской области // Вузовская наука – региону: материалы двенадцатой всероссийской научно-технической конференции. Вологда:  ВоГТУ, 2014. С. 61–63.
Рапаков Г. Г., Горбунов В. А. Исследование методов анализа времени до события при обработке демографических данных // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2015. № 4. С. 110–120.
Чимитова Е. В., Ведерникова М. А., Галанова Н. С. Непараметрические критерии согласия в задачах проверки адекватности моделей надежности по цензурированным данным // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2013. № 4 (25). С. 115–124.
Шаханов Н. И., Варфоломеев И. А., Ершов Е. В., Юдина О. В. Прогнозирование отказов оборудования в условиях малого количества поломок // Вестник Череповецкого государственного университета. 2016. № 6 (75). С. 36–41.
Akaike H. A. New Look at the Statistical Model Identification. IEEE Transactions on Automatic Control, AC–19, 1974. №6.  P. 716–723.
Allison P. Event History Analysis: Regression for Longitudinal Event Data. Sage Publications, Inc., 1984. 87 p.
Carriere J. F. Parametric models for life tables. Transactions Society of Actuaries, 1992. Vol. XLIV. P. 77–99.
Cleves M., Gould W., Gutierrez R., Marchenko Y. An Introduction to Survival Analysis Using Stata. Stata Press, College Station, TX, 2008. 372 р.
Peace K. Design and Analysis of Clinical Trials with Time-to-Event Endpoints. Chapman & Hall/CRC, 2009. 590 p.
Stata Survivalan Alysis and Epidemiological Tables Reference Manual Release 13. Stata Press, 2013. 553 p.