Но в таком случае затраты на проведение просветительской работы в коллективе ушли в пустоту. Надо было просто сразу уволить всех, проваливших первый тест, и дело с концом.

Кстати совсем не факт, что новые знающие пришли. Может, просто остался только один, который знает Достоевского на 5+?

Vitek_22, пожалуйста, ответьте на два вопроса:

1. Известны ли даты смерти каждого животного, не дожившего до второго измерения?

2. Есть ли теоретические основания считать, что смерть животного наступает строго при достижении измеряемой величины нулевого значения?

ИМХО с нулем Вас куда-то не туда занесло. Бета-регрессия - про данные, естественным образом жестко ограниченные в определенном интервале как снизу, так и сверху (например, проценты). У нас не так.

Насчет моих соображений об отрицательном значении зависимой переменной попробую объяснить их ход. Пусть истинная функция изучаемого показателя в времени - некая монотонно убывающая кривая. Предположим, что она достигает минимальной величины (допустим 0), после которой следует смерть. У нас имеются всего две фиксированные временные точки, когда были произведены замеры: 0 месяцев и 1 месяц. Очевидно, что истинную форму кривой по ним восстановить не получится. Но можно аппроксимировать ее прямой. Однако в таком случае, если 0 был достигнут между точками "0 мес." и "1 мес.", наша аппроксимирующая прямая в точке "1 мес." будет уже лежать в области отрицательных значений. Конечно, в случае времени отклика в качестве зависимой переменной, это будет величина фиктивная, но такое моделирование было бы более корректно, чем приравнивающее зависимую к нулю в точке "1 мес.". Просто любые отрицательные предсказания следовало бы жестко заменить на нули. Построить такую модель можно, если для каждой особи создать дополнительную точку "измерения" в момент ее гибели (если он известен) со значением 0. Но это сработает толков том случае, если гибель наступает строго при нуле, в чем я своем не уверен. В общем, такое моделирование включает довольно сильные непроверяемые предположения, заставляющие вспомнить о знаменитом сферическом коне...

Зачем GAM если есть только две точки для каждого животного. Чем обычные линейный модели не угодили? Кривую все равно по двум точкам не построить.

Идея с подстановкой нуля умершим меня тоже посещала, но была отброшена как неправомерная. Почему 0, а не 0,001 или -1? Первый вариант возможен в случае, если смерть животного наступает при показателе измеряемой величины малом, но большем, чем ноль, вторая - если она наступила задолго до второго измерения, а динамика показателя была такова, что при линейной эстраполяции на момент второго измерения ушла бы в область отрицательных значений. Так что правильного ответа, что следовало бы подставить мертвым, мы не знаем, а поскольку от него зависит параметры модели и достигаемые уровни значимости, подставлять что-либо права не имеем. Или же имеем право подставлять разное мульён раз, а потом рисовать ДИ для ДИ и для p, но то такое себе занятие... См. импутация.

Не только смешанные модели. Особь можно ввести в обычную линейную модель как фиксирванный фактор. Мощность пострадает, зато допущений меньше. Есть и другие пути. Но ни один из них не будет учитывать тот факт, что рецензирование неслучайно. Быть может, лучше построить две модели? Первая, построенная на всех особях, будет предсказывать выживет или умрет,вторая, построенная только на выживших особях - величину измеряемого показателя в случае, если подопытный таки протянет месяц.

Это смотря для какого вывода. Для вывода типа "в коллективе стало больше знатоков Достоевского" допустимо (и не только это), для вывода типа "в коллективе стало больше знатоков Достоевского благодаря проведенной руководством в интервале между опросами просветительской работе (а не потому что половина сотрудников, не пожелавшая учить Достоевского, уволилась )" недопустимо. Обычно практический интерес представляют выводы второго типа, но получить их при описанном способе сбора данных принципиально невозможно никакими методами.

Важное замечание! Это значит, что выборки цензурированы справа. причем причина рецензирования не является независимой от исследуемых факторов. То есть сам факт цензурирования информативен. Я о таком только читал (даже термин какой-то есть для этого), но в виду отсутствия перспектив встретить подобную ситуацию в своей практике, все позабыл.

Если же есть основания считать что смерить никак не связана с исследуемыми факторами, а произошла по сторонней (например, от старости), то все достаточно просто.

Из статистического ПО ничего универсальные R, вреде бы, пока не придумали. Единственный недостаток - тормоза, но сомневаюсь, что Ваши выборки столь велики, чтобы Вы из заметили. Ну и придется осваивать синтаксис. Но это придется рано или поздно делать в любом случае, не с R, так с Питоном или еще чем-то. То что предлагаться в кнопочный интерфейсах очень скудно и негибко. Я сходил по ссылке на статью многоуважаемого nokh о смешанном ДА - это же какой-то ужас в плане эргономики, а главное, вообще непонятно, каким конкретно образом был обработан случайный фактор (наверное оно где-то в недрах руководства мелким шрифтом прописано, но места знать надо). Ну на фиг такой интерфейс! Читал, что в новых версиях Statistica R уже интегрирован, т.е. устанавливать не придется, достаточно только вызвать.

Не нужна там трансформация - остатки плюс-минус лапать нормальны (маленький лапоть, не как в соседней теме ). Но немаленькая гетероскедастичность.

Вообще, с приведенными данными модно проделать очень много всякого, хорошие такие данные. вкусные
Я просто не знаю, что из этого реализовано в Statistica 12, за неимением оной. А еще не совсем ясно, проверка каких конкретно гипотез интересует.

Посмотрел на Ваши данные одним глазком. С нормальностью после добавления в модель всех независимых переменных не все так плохо (у многих авторов, использовавших анову в публикациях бывало гораздо хуже, и прокатило), зато есть неслабая гетроскедастичность, причем в обеих группах. Что с лечением, что без, через месяц разброс сильно уменьшается. Есть модели, позволяющие корректно это учесть (правда, не знаю, в Вашем-ли ПО), но для начала надо в биологической причине феномена разобраться бы... А в остальном, лечение работает, с ним время значимо больше, чем в контроле. Чтобы доказать только последнее, многофакторный дизайн особо и не требуется, достаточно двухвыборочного теста, лучше там, где через месяц.

У меня нет такого модуля, но все ж думается, что так он работать не должен. Может, там в настройках подкрутить чего надо? Да и зачем вообще его припрягать, если он такой глючный?

Ваше оправдание относительно форм распределений - это нечто замечательное! Раз Вы - доктор, то вот несмешной анекдот на медицинскую тему: врач осматривает пациентку и, указывая на ее большой живот ставит диагноз - беременность. Пациентка возражает, говоря, что является девственницей, а большой живот - результат ожирения, да и по форме сходство с животом беременной имеет весьма отдаленное. Тогда врач открывает дверь и указывает на худого мужчину, стоящего в очереди, говоря: "Вот он - совсем не беременный, а Вас прими за таковую.

Аналогию уловили?

В целом, предложенный Вами метод проверки нормальности по пятибиновой гистограмме сам по себе "гениален"! И хотя в приведенном примере даже столь грубый инструмент позволяет уверенно отвергнуть нормальность для обеих групп, во многих других ситуациях, несмотря на большое отклонение от нормального закона, обнаружить его таким способом не удастся.

P. S, Только сейчас заметил, что для мужиков гистограмма вообще трехбиновая!

Кстати о "колоколах: сходил я по ссылке, что в Вашей подписи, и малость подофигел

Ну да, типичная гауссиана плюс-минус лапоть
Класс-интервал "Еще" тоже доставил

К чему это здесь? Вы полагаете, у меня есть кумир в области статистики?

Ну и бред же! По вертикали (оси ординат) в соответствии с общепринятым стандартом откладывается не артериальное давление, а плотность распределения (кол-во человек в класс-интервале в случае с гиснораммой)! Так что сдвинутся наш колокол должен по горизонтали (оси абсцисс), и именно сдвинуться, а не сжаться. Если он от действия таблетки еще и сжимаетеся, то "обычный Стьюдент" не канает, нуден Уэлч. Это если мы забиваем на то, что артериальное давление не может иметь нормального распределение по своей природе, хотя бы потому что даже на бесконечном количестве живых людей мы не найдем ни одного с отрицательным давлением или давлением в 10 атмосфер . Но, в принципе, забить на это можно, так как погрешность в достигаемый уровень значимости в данном пример внесет пренебрежимо малую. А вот на то, что половина испытуемых в перерыве между измерениями была заменена, так просто забить уже не получится. В вашем примере этого обстоятельства, кстати нет, в отличие от примера ТС. Поэтому можно предположить, что Вы плохо вникли в ситуацию.

Так где цитата из Гланца?

Точную цитату - в студию!

А вообще, можно - понятие растяжимое, по большому счету гражданину все можно, за что статьи в уголовном и прочих кодексах нет
Но вот сточки зрения математической статистики применять критерий Стюъдента, строго говоря, вообще нельзя почти никогда, потому что реальные данные, как правило, в принципе не могут происходить из нормального распределения. И только робастность от полного фиаско спасает. Так и живем.

Больница не может быть генеральной совокупностью, т. к. число ее сотрудников сильно конечно. Соответственно, если опрос оба раза проведен среди всех сотрудников, и нас не интересует никто за пределами этого круга лиц, то статистика, которая математическая, вообще не нужна. Просто измеряем величину различия и констатируем. Именно так, кстати работает та статистика, которая государственная: "Уровень безработицы стране снизился на х%", и никаких ДИ. Но как мы поймем связано ли изменение с проведенной в интервале между опросами "промывкой мозгов" или же обусловлено частичной заменой коллектива? Очевидно, что никак. И какую практическую ценность будет иметь такое исследование? Поможет ли ответить на вопрос: была ли "промывка мозгов" эффективной?

Что касается полевок: а Вы что, по два раза одних и тех же особей ловили? Скорее всего, нет. Хотя бы потому, что один раз пойманная полевка, второй раз в такую же ловушку пойдет куда менее охотно, чем ее непуганные собратья, коих в биотопе тьма. Соответственно, там эффект "частичной смены коллектива" можно считать отсутствующим. И генеральную совокупность здесь можно признать стремящейся к бесконечности, соответственно ДИ будут уместны. Хотя для полной чистоты эксперимента, чтоб никакой червячок (или рецензент ) не грыз, таки стоило метить. Кстати, вспомнил, что в R есть много пакетов для работы с меченными животными, отлавливаемыми несколько раз вместе с немеченными, и по идее, там должны быть реализованы методы, применимые и для повторных опросов человеков, будь они не анонимны. Структура данных один-в-один.

Ух, там еще и анонимность - не дочитал. Тогда ой, нет никакого корректного способа оценить различия. Можно лишь наплевать на чистоплотность и принять априори нарушенное допущение о независимости.

Большинство ровесников уже давно в могиле. Но я имел в иду только статистическую ветку, которая последние, как минимум, полгода была в коме. Какова ситуация в других, не знаю.

Вспомнилась хорошая книга: http://libgen.is/search.php?req=Mixed+Effe...&column=def

Несмотря на название, там не только собственно смешанные модели, но еще много чего, применяемого в ситуациях нарушения допущения о независимости выборок. Правда, не припомню, есть ли там варианту дизайна эксперимента, похожие на описанный здесь, меня при прочтении интересовали несколько иные.

И еще насчет ресламплинга с учетом фактора индивидуума вспомнился пакет permute.

Давно уже не работал со смешанными моделямм, но если память не изменяет, по одному-два наблюдения на индивида не есть хорошо. Есть подозрение, что на таких данных lmer() выругается матерно (он это любит делать). А если не сам lmer(), то последующие тесты и конструкторы ДИ.

Ух ты, форум еще не умер!

Думается здесь основная проблема состоит в отделении эффекта индивидуума от эффекта обработки. Рассмотрим такой предельный случай. Взяли выборку из двух человек, измерили некий показатель, затем дали некий препарат и повелели перейти завтра на повторное обследование. Но на следующий день пришел только один. второй испытуемый забурился. Его заменили на испытуемого из другой группы, также получившего накануне этот препарат. Измерили показатель и оценили разность средних, которая оказалась высоко значимой. Вопрос: это следствие действия препарата или замены одного из испытуемых? Очевидно, что в данном случае корректный ответ дать нельзя. Но для случаев, где замене подвергся лишь небольшой процент индивидуумов, возможно (а скорее наверняка) существуют методы, позволяющие адекватно это учесть и откорректировать ДИ в сторону уширения. Но я с таким не сталкивался.

Спасибо, уже и это нашел, и еще GRAN какой-то. Загвоздка в том, что на Win XP посредством R ничего из Интернета загрузить уже давно нельзя. Так что надо искать архивы с пакетами вручную и устанавливать локально. С MRAN это было достаточно удобно.

Узнал только сегодня по факту невозможности зайти на сайт
И это был воистину горестный момент, т. к. CRAN Time Machine - единственное реально полезное творение Майкрософта после Windows XP (в остальном эта контора давно занимается исключительно страданием фигней). И на этой самой XP без MRAN R - не жилец, т. к. новые версии пакетов не там работают, а старые нигде более не найти. Или есть есть еще такие места?

Что Вы подразумеваете под разнородными данными? Что Вы подразумеваете под "узкой специализацией ИИ"? Пока что с первым не шибко радужно, судя по описанию:

Например, банальный случайный лес Бреймана прожует без проблем несколько тысяч предикторов, измеренных в любых шкалах, даже при p>>n. А у Вас такие жесткие ограничения, что
получить хотя бы просто p>n действительно можно только на выборке из 10 (на крайняк - 11) случаев.

Ну, допустим, Вы обучите вашу ноу-хау чудо-модель на выборке из 10 наблюдений, любезно предоставленных доктором Х. А на чем проверять будете? Или Вы эту бигдату:) планируете еще и разделять на обучающую и проверочную?

Тю, а все те, кто мучает ирисы Фишера, обязаны были закончить биофак по специальности "Ботаника"

Учить модель на 10 многомерных наблюдениях? Ёк

Ну, тему российского законодательства, регулирующего использования ПО, первоначально затронули именно Вы, и, по-моему, вполне к месту. Во всяком случае, оффтопа не усматриваю. Я вижу, что Вы куда более подкованы в этих правовых делах, чем я. Поэтому мой простой вопрос задан вполне по адресу: считают ли отечественные законодатели свободное распространение достаточной гарантией безопасности ПО, используемого в госучреждениях (если не полной, то, по крайней мере, дающей приобретет над проприетарным ПО), или открытости исходного кода также требуют? Потому как, если только первое, то это очковтирательство.

С чего Вы взяли, что мне не нравится термин и тем более я требую его убрать из глоссария? Я лишь попросил простой пример из реальной жизни (или синтетический, но реалистичный), чтобы понять как это может работать на практике. Не злого умысла ради, а наоборот. Я сам немножко педагог, так что и теоретический интерес в понимании, как это работает, имею. Примеры в статье, во-первых не относятся к области IT, а во-вторых далеки от реальных жизненных ситуаций. А сама статья написана таким заумным языком, что не понять, кто на ком стоял.

И все ж хотелось бы уточнить, кто такой заказчик в данном контексте. В статье этого термина нет.