Процентное содержание фракций, правильно обработать данные Опции

[Света K]

Имеются данные (процентное содержание фракций A, B и C (столбцы 2-4) и общее количество (столбец 1) определенных липидов в плазме), взятые у одного контрольного индивида (1) и полсотни испытуемых (2-48) после воздействия неким агентом. Как правильно статистически обработать эти данные, и какие и чем обоснованные выводы в результате можно сделать?

Прикрепленные файлы

 Фракционный_состав.zip ( 646 байт ) Кол-во скачиваний: 252

 

[nokh]

>p2004r
С обычным PCA здесь засада в виде композиционного характера данных. Где проходит граница допустимой степени "композиционности" не известно. Но традиционно для долей процентов (типа миллиграммы на литр или килограмм) ей пренебрегают и скорее всего обосновано. Но когда речь идёт о % и десятках процентов, композиции будут натягивать ложные корреляции. С 1990-х для многомерного анализа композиционных данных используют статистику Эйчисона, в т.ч. специальные предварительные преобразования "разворачивающие" constrained данные в как бы независимые. Разбирался давно и использовал ещё аддон к экселю "CoDaPack". Сейчас это есть в r, но пока не было подходящей задачи:
http://www.stat.boogaart.de/compositions/
https://cran.r-project.org/web/packages/rob...ions/index.html

[p2004r]

>p2004r
С обычным PCA здесь засада в виде композиционного характера данных. Где проходит граница допустимой степени "композиционности" не известно. Но традиционно для долей процентов (типа миллиграммы на литр или килограмм) ей пренебрегают и скорее всего обосновано. Но когда речь идёт о % и десятках процентов, композиции будут натягивать ложные корреляции. С 1990-х для многомерного анализа композиционных данных используют статистику Эйчисона, в т.ч. специальные предварительные преобразования "разворачивающие" constrained данные в как бы независимые. Разбирался давно и использовал ещё аддон к экселю "CoDaPack". Сейчас это есть в r, но пока не было подходящей задачи:
http://www.stat.boogaart.de/compositions/
https://cran.r-project.org/web/packages/rob...ions/index.html

PCA прекрасно расправляет "смеси" в тернарные трафики, отжимая лишнюю размерность. Здесь просто крайне мал размах варьирования состава, вот и не видно результирующего "треугольника(пирамиды)".