Форум врачей-аспирантов

Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )

29 страниц V   1 2 3 > » 

100$
Отправлено: 10.07.2020 - 22:56


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


Цитата(smeilz @ 10.07.2020 - 21:53) *
Хорошо, я специально ради Вас разобью выборку на 2-3 логических сегмента(я немного представляю откуда данные и как их можно разбить без математики), и попробую обучить каждый по-отдельности и потом доложу о результатах, и они могут Вас расстроить. =)


А я в виде ответной любезности напоминаю, что когда вы получите на 2-3 стратах ансамбль классификаторов, прежде чем предъявлять его мне, не забудьте предварительно усредниться по ансамблю. Иначе я точно расстроюсь.

"Я ухожу - легка моя дорога;
Теперь пойду по новому пути.
Таких, как вы, себе найду я много,
Таких, как я, вам больше не найти"

Народная песня.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25943 · Ответов: 25 · Просмотров: 714

100$
Отправлено: 10.07.2020 - 20:30


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


Цитата(ogurtsov @ 10.07.2020 - 19:14) *
Я все же надеюсь, что целью было понять границы применимости модели и просто не использовать ее "в проде" (в какой-то системе поддержки принятия решений?) там, где нормальное качество получить не получается.
Ну и accuracy 62% при том, что константное предсказание преобладающего класса дает 57% - это обычно очень плохо, в том числе с точки зрения калибровки и интерпретации предсказаний модели.


"Ах, обмануть меня не трудно -
Я сам обманываться рад" ©
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25937 · Ответов: 25 · Просмотров: 714

100$
Отправлено: 10.07.2020 - 18:32


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


Ну вот, господа кластеризаторы и примкнувшие к ним нейросетевики )

А ларчик-то просто открывался: исследователь понимает, что на некоторых тестовых выборках прогноз будет неудовлетворительным. Отсюда все разговоры про заранее неизвестное число кластеров-сегментов в выборке, на которых "поведение классов будет..."В общем, что-то будет. В этой связи он желает выбросить все те наблюдения, которые искажают его картину мира. Сместив тем самым выборку и осознанно повысив переобученность модели. При этом напрочь забымши о том, что кросс-валидация модели основана на повторных выборках (выборках с возвращением).

Действительно, а что еще делать, если ЭВМ показывает не то, что нужно?
Главное в этой истории - потом гордо написать в резюме "работаю и на Питоне и на R".

Smeilz, надеюсь вам понятно, что все, что вы делаете, - из серии "как не надо заниматься статистикой"?

Только, чур, без обид.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25933 · Ответов: 25 · Просмотров: 714

100$
Отправлено: 10.07.2020 - 10:48


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


Цитата(nokh @ 10.07.2020 - 08:10) *
Да, это {homals} и пришедший ему на смену {Gifi}. Оба проигрывают по удобству гибких настроек методу CATPCA из пакета SPSS. Я уже забыл что у меня не срасталось в пакетах для R, но раздражение помню)) Меня метод в SPSS вообще отлично устраивает, но только пакет коммерческий.


Мерси.
Досадно только, что я уже много лет никак не могу въехать в теорию этого Gifi-transformation, чтобы сделать его для себя самому...
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25928 · Ответов: 25 · Просмотров: 714

100$
Отправлено: 9.07.2020 - 21:50


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


Цитата(nokh @ 9.07.2020 - 21:11) *
Больше нравятся результаты оптимального шкалирования - нелинейного анализа главных компонент, обрабатывающих одновременно количественные, порядковые и номинальные признаки. Результаты интерпретируются аналогично PCA


Nokh, а это пакет {homals}, да? А то я уже что-то забывать стал...
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25923 · Ответов: 25 · Просмотров: 714

100$
Отправлено: 9.07.2020 - 00:17


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


passant,

поскольку Андрей (Огурцов) ничего ошибочного, вроде бы, не сказал, фразу

Цитата
В данном случае - вы ошибаетесь


принимаю исключительно на свой счет и настоящим сообщаю, что я рад буду ошибиться.

А словоблудливую ботяру из предыдущей ветки
Цитата
А вот что-до " как скоро в этой теме появится один из бесчисленных клонов.... " я ожидал этого "явления" в соседней теме про анализ СOVID-19. Но, видать спугнули :-)


я же и спугнул. Жаль модераторы потерли... Такой коммент был...

А вот по поводу ваших несбывшихся ожиданий имею-таки сказать следующее: в соседней теме про СOVID-19 - там, похоже, вся тема создана таким "явлением".

А вы, ребята, судя по всему, тест Тьюринга не проходите: не можете отличить имитацию от нормального "белкового" юзера. И ваша профессиональная разговорчивость взяла-таки верх: начали вежливо да тактично лекцыи читать этому клону.

А надо бы по принципу "Еще я всякую х...ню на Вы не называл"(с). Не подумайте, что сквернословлю. Из анекдота, знаете ли, слова выкинуть еще труднее, чем из песни.

В этой связи у меня вопрос: форум - фсё?

Как скоро эти интернет-боты загадят весь форум до антисанитарного состояния и при единодушном одобрямсе тутошних модеров выживут отсюда своей назойливой рекламой "коллектива, возглавляемого сами-знаете-кем" (где собраны кудесники "многомерных методов получения продуктивных результатов", тех немногих старожилов, которые еще как-то пытаются гальванизировать этого покой... (дальше неразборчиво)?
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25918 · Ответов: 25 · Просмотров: 714

100$
Отправлено: 8.07.2020 - 19:41


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694




Цитата
Кроме того, вы так и не пояснили, что означает
поведение предсказываемых классов будет существенно отличаться.
как вы себе представляете "поведение класса"? В чем оно у час выражается?


Вестимо, обострение классовой борьбы...
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25916 · Ответов: 25 · Просмотров: 714

100$
Отправлено: 8.07.2020 - 18:42


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


А мне очень интересно, как скоро в этой теме появится один из бесчисленных клонов лёвы_биостата и пробухтит нам чё-нить ужасно познавательное по поводу логистической регрессии и "многомерных методов продуктивного анализа"?
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25914 · Ответов: 25 · Просмотров: 714

100$
Отправлено: 25.06.2020 - 22:25


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


Цитата(nokh @ 25.06.2020 - 22:17) *


Ух, ты!
Эти теперь к ирисам Фишера добавится жимолость Нохрина.
Завидовать будэм! (с)
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25838 · Ответов: 15 · Просмотров: 678

100$
Отправлено: 25.06.2020 - 22:02


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694



Вас понял.

А что это за объекты? Вареники, пельмени, моллюски, инфузории-туфельки?
Я только сейчас заметил, что на рисунке они, оказывается, пронумерованы.


Цитата
А пример с лётчиками является также хорошей иллюстрацией правила, что с увеличением числа признаков на объект увеличивается степень уникальности объекта...


Пример с летчиками доказывает, прежде всего то, что доверительное множество для многомерного параметра не сводится совокупности доверительных интервалов для индивидуальных координат вектора признаков. А то, что среднее не является членом вариационного ряда, мы знаем и без этого примера. Тому лейтенанту ничто не мешало искать многомерную медиану или многомерную моду. Правда, задача эта - нетривиальная.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25836 · Ответов: 15 · Просмотров: 678

100$
Отправлено: 24.06.2020 - 22:32


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


Цитата(nokh @ 24.06.2020 - 20:30) *
Благодарю всех откликнувшихся! Всё прочитал, просмотрел, попробовал... и решил отказаться от игр с расстояниями и от кластерного анализа. Пока остановился на старом добром PCA. Рассчитал факторные метки для каждого объекта по всем PC и нашёл сумму их абсолютных значений по всем осям. Навеяно 100$ и желанием сохранить в анализе коррелирующие показатели. Объект с минимальной суммой расположен ближе всего к центроиду гипероблака. Если у форумчан есть время и желание прикрепляю свои объекты. Теперь у меня есть кандидат на победу!


Nokh, так мы ищем типичного среди этих 54?
Если да, то просьба указать, какой парень на прилагаемом изображении претендует на эту роль?

Эскизы прикрепленных изображений
Прикрепленное изображение
 
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25834 · Ответов: 15 · Просмотров: 678

100$
Отправлено: 23.06.2020 - 19:31


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


К слову, в этой книженции параграф 4.4. как раз посвящен анализу матриц дистанций
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25831 · Ответов: 15 · Просмотров: 678

100$
Отправлено: 23.06.2020 - 13:48


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


Цитата
Может тогда лучше расстояния Махаланобиса?


Это зависит от того, на каком множестве ищется упомянутая медиана/среднее Кемени: я-то искал наиболее типичный объект "внутри" выборок. Т.е., н-р, для ирисов Фишера в выборке сетоз таким способом можно найти по признаковому описанию наиболее характерный, ака типичный, цветок.

Расстояние Махаланобиса же - это расстояние между двумя многомерными выборками. Если типичный объект ищется именно на множестве выборок, это означает, что, для ирисов мы пытаемся найти некий "типичный" сорт? И что в таком случае понимать под "типичностью"? Распространенность? Типа для Гренландии типичен сорт Setosa, а для Антарктиды - Virginica? ) Или морфологическое сходство? Типа, вот Versicolor - самые "ирисистые" ирисы, а всё прочее - ненастоящие ирисы?

Цитата
Единственное, что показатели размеров и формы в разных единицах и некоторые коррелируют. Ну, например, в промерах есть и площадь проекции и периметр, но есть также округлость (circularity), которая вычисляется по площади и периметру.


Если координаты вектора признакового описания коррелируют между собой - это может обернуться вычислительными проблемами при Махаланобисе. Ну, а уж если они связаны функциональной зависимостью - тогда это расстояние и вовсе не удастся вычислить. Поэтому, надо оставить то, что является в этой истории истинно случайной величиной: периметр- так периметр, площадь - так площадь, а если кривизна вычисляется через них - она не несет никакой статистической информации. Вот такое вот снижение размерности. Из серии "закат Солнца вручную".
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25828 · Ответов: 15 · Просмотров: 678

100$
Отправлено: 23.06.2020 - 11:18


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


Цитата(nokh @ 23.06.2020 - 09:43) *
Имеется несколько выборок образцов с измеренными в ImageJ показателями размеров и формы. Посчитана описательная статистика.
Теперь я хочу найти образец, наиболее типичный для каждой выборки по комплексу показателей и использовать его контур в качестве иллюстрации для всей выборки.
Подскажите, пожалуйста, каким методом проще всего найти типичный образец и что использовать: среднее, медиану, моду? Может есть готовые рекомендации для таких задач?
Спасибо!


Я бы составил матрицу попарных евклидовых расстояний между объектами (в имеющемся пространстве признаков), затем счел бы, что типичный объект - это тот, расстояние от которого до всех остальных - минимальное (по аналогии с медианой или средним Кемени). Ну а дальше в матрице расстояний нашел бы строку (или столбец, что равносильно в силу симметричности матрицы расстояний) с минимальной строчной суммой.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25826 · Ответов: 15 · Просмотров: 678

100$
Отправлено: 10.06.2020 - 21:57


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


#нуачотакова
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25808 · Ответов: 5 · Просмотров: 646

100$
Отправлено: 26.05.2020 - 17:05


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


Это вы всё с ТМФ мучаетесь?

У Гланца все детально описано. Стр. 150-153

А не лепо ли бяше вам, братья, просто посчитать это в R (fisher.test())? Ну, чтобы не изобретать очередное не идеально ровное колесо?
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25794 · Ответов: 2 · Просмотров: 391

100$
Отправлено: 4.05.2020 - 15:50


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


/жуя попкорн/

Robotnik,

в вашем случае не нужно:

а) проверять заведомо дискретное распределение на нормальность;
б) пытаться его центрировать с помощью выборочной медианы и ДИ к ней;
в) считать выбросами все то, что вам не понравилось или не вписывается в буколическую картину мира.

Нужно:

исходя из вероятностно-статистической модели порождения данных (полиномиальное распределение) просто определить эмпирическую вероятность наблюдения
1 повреждения p(1)=68/400=,17
2 повреждений p(2)=69/400=,1725
3 повреждений p(3)= ?, etc.

Результат оформить в виде соответствующей гистограммы.

И считать, что мир устроен именно так.

И вся любовь.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25715 · Ответов: 14 · Просмотров: 1230

100$
Отправлено: 22.04.2020 - 19:08


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


Модель пропорциональных рисков Кокса (Cox proportional hazards model) в принципе ничего подобного не предполагает.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25644 · Ответов: 1 · Просмотров: 604

100$
Отправлено: 5.04.2020 - 17:25


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


Цитата(passant @ 5.04.2020 - 17:04) *
Да, близко к этому. Но классическая "разладка", та, которая тянется с теории надежности - работает либо по threshold, либо в лучшем случае по 3-м Сигмам. И то и другое - "не вкусно". С точки зрения статистики - требует жестких обоснований. Методы типа Бродского-Дарховского требуют выпонения жестких условий, которые как правило в реальной жизни нарушаются. И пр.пр.пр. Причем, если ряд становится многомерным, то все становиться совсем грустно.
Ну и еще одно - мне надо сравнивать не одномоментный "срез" рядов, а срез статистик за некоторый период наблюдения. Т.е. "пациент" объявляется больным НЕ если у него зафиксирован скачек сахара за 3 Сигмы, а если за определенный период времени зафиксированы подъем уровня сахара, изменения среднеквадратичного отклонения наполняемости кровеносной системы, средний интервал между ударами сердца и цвет губ был чаще синим, чем красным (Ой, да простят меня медики shok.gif и, я понимаю, что для вас это звучит ересью наверняка, не надо бросать в меня тапками.... sorry.gif я просто хочу растолковать суть и провести аналогию, не вдаваясь в подробности моей предметной области). И вот зафиксировав такие изменения мы принимаем решение о состоянии пациента. Про то, что он, "гад", еще и может у нас некоторые данные фальсифицировать - я уже тоже упоминал.
Но в общем да, многомерные ряды, стримминг-кластеризация с дрейфом и забыванием, "разладка" - а точнее Change Points, Anomaly and Outliers Detection и пр. И все это часто в режиме "он-лайн" и частотой фиксации параметров - несколько сотен или тысяч в секунду (хотя это вот не всегда так жестко, как раз).


Ну, крутенько, в общем-то замешиваете. Про многомерные обобщения тестов на единичный корень (равно как и тестов на Change Point) не читывал и поэтому навскидку не могу сказать, насколько корректно делать все это покоординатно.
И есть еще соображение-опасение: в имеющемся временном ряду можно (опять же, покоординатно) оценить условную по имеющейся предыстории 95%-ную квантиль, при пробое которой можно поднимать тревогу. Так делают при расчете показателя VaR в финансовых рядах. Однако тут надо опасаться "ложных" пробоев.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25579 · Ответов: 17 · Просмотров: 1890

100$
Отправлено: 5.04.2020 - 14:24


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


Т.е. у нас есть некий многомерный временной ряд (координаты признакового описания объекта эволюционируют во времени), и в каждом сечении этого процесса мы хотели бы убедиться в том, что его вероятностные характеристики неизменны во времени (стационарны в узком/широком смысле слова)? Но тогда это - просто некая многомерная задача о разладке.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25576 · Ответов: 17 · Просмотров: 1890

100$
Отправлено: 5.04.2020 - 00:44


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


Цитата(passant @ 5.04.2020 - 00:23) *
... но относятся к поведению (состоянию) одного объекта.


Так, может, там не гипотезы надо тестировать, а подгонять модель в пространстве состояний?
Впрочем, без конкретики сложно сказать больше, чем уже сказано...
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25572 · Ответов: 17 · Просмотров: 1890

100$
Отправлено: 5.04.2020 - 00:00


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


Цитата
Итак... необходимо подтвердить H0 гипотезу отсутствия различий между двумя наборами данных. Таких тестов проводится множество. Результаты каждого теста представлены в виде соответствующего p-value. Необходимо поставить "окончательный диагноз", т.е. основываясь на указанном наборе p-value's дать окончательную оценку относительно принятия-отклонения гипотезы. В виде некоторого "обобщенного" p-value, разумеется. Получается такая себе "многомерная проверка гипотез".


По этому пункту навскидку сюда


Цитата
Второй - оценивается два объекта (в медицинских терминах, наверное - групп пациентов) каждая по множеству разных параметров (давление, рост, вес.....). Необходимо проанализировав p-value отличия по каждому из параметров, формально определить, различаются-ли эти группы пациентов.


Это- жесть, как она есть методологически неверно: совместное распределение координат признакового описания объекта изучается методами многомерной статистики. Нельзя с каждой координатой возиться, как котенок с клубком.

Цитата
Третий - у нас один параметр, но тестов мы проводим много (ну, самое простое - t-Стюдента, F-Фишера, тесты на различие моментов более высокого порядка, тест на постоянство автокорреляции, тест на постоянство коэффициента Херста - не важно). И решение надо принять по совокупности p-value, полученных на разных тестах.. (Ну, например, отслеживаем изменение этого параметра у пациента во времени).


Если разными тестами проверяется одна и та же гипотеза, то эта процедура по существу представляет собой такой же статистический ("композитный"- термин мой) тест с неизвестными статистическими свойствами.
Здесь можно применять два подхода:
а) модель "объединения отвержений нулевой гипотезы"
б) модель "пересечения отвержений нулевой гипотезы".
В обоих случаях надо изучать их статистические свойства: состоятельность, несмещенность, способность удерживать заданный (номинальный) уровень ошибки I и мощность.

У меня все.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25570 · Ответов: 17 · Просмотров: 1890

100$
Отправлено: 4.04.2020 - 19:25


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


Цитата(nokh @ 4.04.2020 - 05:52) *
...По поводу Сайсон - Глаза ничего не читал, но мне решительно не понравился ноль в качестве нижней границы. Получается так: по набору в 73 объекта частота почти 9,5%, а нижняя граница ноль. Причём не 0.0001, что и так нереалистично мало, а вообще 0.00000000. Т.е. по-сути, метод говорит, что несмотря на то, что в выборке у меня оказалось почти 10%, если я продолжу процесс извлечения выборок, то в 95% выборок не обнуружу ни одного объёта такой категории. Не верю. Поэтому более склонен довериться моделированию.


Все это - следствие гримас и ухмылок смещения малой выборки.

Удвоим вектор частот:

> x<-2*x

> x
[1] 26 70 36 14

> MultinomCI(x)
est lwr.ci upr.ci
[1,] 0.17808219 0.09589041 0.2622103
[2,] 0.47945205 0.39726027 0.5635801
[3,] 0.24657534 0.16438356 0.3307034
[4,] 0.09589041 0.01369863 0.1800185
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25565 · Ответов: 6 · Просмотров: 980

100$
Отправлено: 2.04.2020 - 18:35


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


Цитата
Каким способом считаете вы?


1. Wilson's CI, которые для данного случая якобы дают более адекватный результат, представляют собой CI для каждого из параметров полиномиального распределения как для биномиального, невзирая на то, что элементарных исходов у эксперимента уже не 2, а 4. Поэтому Уилсоном мы не пользуемся.

2. В оригинальной статье Сайсон* - Глаза (1995) первый из обсуждаемых методов построения доверительного множества для многомерного параметра основан на существовании и оценке такого неотрицательного целочисленного гиперпараметра C, для которого одновременно справедлива система уравнений (6). Поэтому MultinomCI() вовсе не обязаны напоминать о таковых для биномиальных параметров.

Резюме: считайте MultinomCI() с установками по умолчанию.

2.
Цитата
Хочу попробовать ... Корректно так будет организовать?


Поскольку мультиномиальное распределение асимметрично, то Эфронов ДИ - это худшее, что можно измыслить в данной ситуации. Патамушта:
а) смещение исходной выборки все равно не устраняет;
б) непонятно, какие процентили вообще искать: то ли 2.5 - 97.5, то ли 3 - 98, то ли 2 - 97.
_____________________________

* Кристина Сайсон - женщина.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25546 · Ответов: 6 · Просмотров: 980

100$
Отправлено: 26.01.2020 - 14:34


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 752
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694


Цитата(Диагностик @ 26.01.2020 - 02:42) *
Профессор Орлов считает это невежеством.


Я бы назвал это "не вызывающим симпатий проф. Орлова пристрастием к устаревшим статистическим технологиям".

Но вы можете отписать ему в том духе, что, мол, я Диагностик Александрович, проживающий по адресу такому-то, все осознал и минимизировал не расстояние хи-квадрат между двумя распределениями, а расстояния Кульбака-Лейблера, Хеллингера и Бхаттачарьи-Рао до кучи. Дата, подпись.
Порадуйте человека. Так сказать - ложь во спасение.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #25203 · Ответов: 13 · Просмотров: 1604

29 страниц V   1 2 3 > » 

Открытая тема (есть новые ответы)  Открытая тема (есть новые ответы)
Открытая тема (нет новых ответов)  Открытая тема (нет новых ответов)
Горячая тема (есть новые ответы)  Горячая тема (есть новые ответы)
Горячая тема (нет новых ответов)  Горячая тема (нет новых ответов)
Опрос (есть новые голоса)  Опрос (есть новые голоса)
Опрос (нет новых голосов)  Опрос (нет новых голосов)
Закрытая тема  Закрытая тема
Тема перемещена  Тема перемещена