Форум врачей-аспирантов

Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )

2 страниц V   1 2 >  
Добавить ответ в эту темуОткрыть тему
> Метаанализ, его методы и описание.
passant
сообщение 4.04.2020 - 00:08
Сообщение #1


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 164
Регистрация: 27.04.2016
Пользователь №: 28223



Уважаемые коллеги-медики.

Поскольку в последнее время наметился некоторый застой на этом интереснейшем форуме rolleyes.gif и что-бы несколько стимулировать активность участников, осмелюсь предложить вам проблему, которая - как я полагаю - в медицинской среде должна быть более исследована, чем в остальных областях применения статистики. Я имею ввиду практику метаанализа, которая распространена (по крайней мере мне, НЕ специализирующемуся на медицинских задачах, так кажется) в области медстатистики и которая слабо исследована в других предметных областях.

Итак, формальная постановка задачи. 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".

Задача - как мне видется, возможно я и ошибаюсь - имеет несколько подвариантов.

Первый и самый, наверное, простой - все тесты проводятся одним и тем-же методом. Т.е. в области медицины - множество групп пациентов, например - в различных клиниках, каждая считает и предоставляет свои данные, например, по эффективности определенного лекарственного средства. Результаты должны быть формально обобщены. Как?

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.

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).

Возможно, есть и другие варианты постановки задачи, но я их пока не вижу.

Итак, вопрос. Занимается-ли медстатистика такими задачами и если да (полагаю, что так и есть), то посоветуйте пожалуйста, натолкните на работы, где такие подходы разбираются. Ну и хочу все-таки отметить, что меня интересует не медицинская сторона этих работ, а именно формально-математико-статистическая.

Заранее благодарю за любую информацию, и извиняюсь, если непрофессиональностью медицинских примеров задел чьи-то тонкие струны души :hi.gif:
Всем не хворать, а тем кто на карантине - стойко его выдержать. smile.gif

Сообщение отредактировал passant - 4.04.2020 - 00:14
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
nokh
сообщение 4.04.2020 - 06:33
Сообщение #2


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1140
Регистрация: 13.01.2008
Из: Челябинск
Пользователь №: 4704



По объединени р-значений. Я качал когда-то пару-тройку книг по мета-анализу (МА), но их просмотр по диагонали не оставил глубокого впечатления. Помню, что видел там формулу из Сокала и Рольфа на стр. 794 и далее. В этом pdf это стр. 806 и пример на стр. 807: http://yadi.sk/d/CMndWKYvQu6b2

Одного из наших магистрантов пару лет назад работодатель отправлял на учёбу в Москву, где им прочли хороший курс по МА с практикой. Из того, чем он бегло поделился, я понял, что главным был корректный отбор публикаций в исследование, когда из нескольких сотен осталось пара десятков. Я не владею МА, но, вероятно, тема хорошо разработана и спецы в этом есть и в РФ. Но известный косяк всех МА - публикационное смещение (publication bias), которое в принципе неустранимо никакой статистикой.

Ясно, что наряду оценкой статистической значимости эффекта нужно ещё сводить воедино и величину эффекта (effect size). При этом одни авторы дают медианы с квартилями, другие средние с ДИ или стандартными отклонениями, ст. ошибкми... Попадалась работа как наиболее статистически обоснованно конверитировать эти показатели друг в друга для сведения. Если интересно - поищу.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
p2004r
сообщение 4.04.2020 - 08:37
Сообщение #3


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1084
Регистрация: 26.08.2010
Пользователь №: 22699



Цитата(passant @ 4.04.2020 - 00:08) *
Уважаемые коллеги-медики.


Итак, формальная постановка задачи. Необходимо подтвердить H0 гипотезу отсутствия различий между двумя наборами данных. ебе "многомерная проверка гипотез".



Это невозможная постановка задачи. Нулевую гипотезу можно только отвергнуть, при произвольно выбранных трех параметров (и вычисленном четвертом) из четырех 1-2)ошибках первого-второго родов, 3)размере эффекта, 4) размер группы.

Ну вот для каждого из исследований в выборке метаанализа проводите этот расчет-перерасчет и "приводите к обозримому одновременно виду".

Например размер выборки уже "прибит гвоздями" и константа в пострассмотрении, значит "по этой оси ставим точку", остальные три переменных "живут в пространстве размерности минус один", значит они будут в виде "плоскости проходящей через точку размера выборки". Ну и остальные исследования так же "перегоняем".

Размер эффекта по сути эквивалентен этакому "одностороннему доверительному интервалу", по его оси (её направление в построенном пространстве можно и восстановить) его и откладываем "от нуля". Картину перекрывающихся "интервалов эффектов" от исследований "глубокомысленно изучаем" и делаем выводы.

"Математически" в этой задаче (работе с результатами исследования "как целого") думаю ничего больше нет. А сами техники можно посмотреть в https://cran.r-project.org/web/views/MetaAnalysis.html


Вот например метапакет визуализации результатов
https://cran.r-project.org/web/packages/met...es/metaviz.html

Сообщение отредактировал p2004r - 4.04.2020 - 09:01


Signature
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Med_Elena
сообщение 4.04.2020 - 15:57
Сообщение #4


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 6
Регистрация: 13.02.2019
Пользователь №: 32925



rolleyes.gif "Итак, формальная постановка задачи".
Уровень постановки задачи определяется уровнем знания самого исследователя. Причём не только знаниями по статистике, но и по знаниям в своей медицинской технологии. Т.е. когда уровни знаний формальные, то и задачи формальные. А когда знания глубокие, причём лишь по одному любому направлению, например по своей технологии, а по статистике не очень глубокие, то и в этом случае задачи описываются весьма глубоко.

"Результаты должны быть формально обобщены. Как?"
Уровни результатов статистического анализа определяются не только знаниями самого медика-исследователя, но и уровнем того специалиста, который как раз и производил эти результаты статистического анализа. Естественно, что специалисты по медицине и специалисты по статистике являются специалистами разного направления. Поскольку медики имеют знания по физиологии и медицине, а статистики имеют знания по математике и статистике.

"Необходимо проанализировав p-value отличия по каждому из параметров, формально определить, различаются-ли эти группы пациентов".
Да, действительно надо анализировать сравнение параметров групп пациентов. Причём таких групп не всегда лишь две, типа "До лечения" и "После лечения". А реально таких групп более двух. И в этом случае нужно производить сравнение как всех групп, причём по всем параметрам, а это не только средних значений количественных признаков, но и частоты качественных признаков. А также производить и попарные сравнения, когда количество сравниваемых подгрупп более двух.

"Третий - у нас один параметр, но тестов мы проводим много..."
Нет, всегда количество параметров не один, а несколько. И это важно помнить и использовать их сравнения по группам. Более того, нужно понимать, что реально по многим признакам имеется статистически значимая взаимосвязь. Причём разной интенсивности. И поэтому в медицинских исследованиях по собираемым базам данных основными задачами является именно улучшение реальных медицинских технологий. И поэтому нужно производить не только сравнение разных нескольких групповых параметров, но также обязательно нужно использовать многомерные методы аналимза. Которые как раз и учитывают наличие многомерных взаимосвязей разных признаков.

"Итак, вопрос. Занимается-ли медстатистика такими задачами... ".
Вот и у меня лет 20 назад тоже возникла подобная задача. В результате я и вышла на связь с НЦ БИОСТАТИСТИКА. И сейчас постоянно связываюсь с ними, и рекомендую ознакомиться с отличными примерами медицинских исследований, примерами программ по статистическому анализу и примерами результатов. Вот эти адреса: http://www.biometrica.tomsk.ru/biostat_2.htm , http://www.biometrica.tomsk.ru/example_4.html , http://www.biometrica.tomsk.ru/biostat_13.htm . К таким адресам направляю и своих студентов и аспирантов. Знаю, что эти специалисты работают не только для медиков, но и для многих иных специалистов, в т.ч. и для техников.


Сообщение отредактировал Med_Elena - 4.04.2020 - 16:43
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
passant
сообщение 4.04.2020 - 21:25
Сообщение #5


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 164
Регистрация: 27.04.2016
Пользователь №: 28223



Цитата(Med_Elena @ 4.04.2020 - 14:57) *
rolleyes.gif "Итак, формальная постановка задачи".
Уровень постановки задачи определяется уровнем знания самого исследователя. Причём не только знаниями по статистике, но и по знаниям в своей медицинской технологии. Т.е. когда уровни знаний формальные, то и задачи формальные.

Я и в самом вопросе и во многих моих сообщениях неоднократно подчеркивал - я НЕ медик. И "медицинские технологии" меня интересуют в последнюю очередь. За что я очень ценю этот форум - тут много специалистов именно в статистике, которые успешно применяют свои знания и опыт для решения медицинских задач. Как я свои знания применяю для решения НЕ медицинских задач. И эти специалисты часто в ходе дискуссии высказывают очень интересные и глубокие идеи, которые помогают и мне решать свои НЕ медицинские задачи и которые не попадались мне раньше. Поэтому на рекламируемый вами сайт я не пойду - ну, хотя-бы потому, что был там неоднократно и в общем-то все, что там НЕ медицинское и интересное для меня уже вычитал. Не думаю, что авторы этого сайта помогут мне в решении задач в моей предметной области. (Кстати, в другом вашем сообщении вы написали, что вот только-только нашли этот сайт, а тут уже оказывается 20 лет знакомства. Ну да ладно).
Ваш ответ, уважаемая Med_Elena несомненно очень правильный, полезный для начинающих мед.статистиков, но увы, для меня он полезной нагрузки практически не несет.

А вот уважаемым господам nokh и p2004r - огромное спасибо. Несколько интересных идей (НЕ медицинских :-) ) я уже нашел. Надо будет продумать.
Книжку, рекомендованную nokh , скачал (последнее издание, 95-го года) буду смотреть. Сведение величин эффектов - меня не совсем устраивает, потому как "мои" параметры - это ряд технических данных об одном объекте (явлении) но весьма различной природы. И "болезней" моих объектов достаточно много, причем возможно и их одновременность. А некоторые, к тому-же имеют возможность влиять и даже "подправлять" некоторые анализируемые показатели. Просто "свести" (например, нормировать) - выглядит достаточно традиционно, но трудно обоснуемо. Поэтому и возникла идея сводить через p-values, как более семантически осмысленный подход. Но в любом случае - любая информация в данном направлении интересна.

Идея p2004r перейти к "одностороннему доверительному интервалу" - немного (для меня) неожидана и интересна. Далее можно пытаться выделять кластеры в получившимся многомерном пространстве - и на основании такого анализа делать выводы (задача сопряженная с начальной).. В общем - интересно, стоит подумать. Стиль R-проектов, конечно, немного напрягает - что-бы добраться до идеи надо хорошенько просерфинговать по ссылкам - но ничего, время есть, покопаемся :-). Спасибо за наводку.

Если коллеги не возражают, то со временем я вернусь сюда с очередной порцией уточнений - может еще чего интересного "навеяте". Ну и очень надеюсь, что кто-нибудь еще примет участие в "консилиуме".

Сообщение отредактировал passant - 4.04.2020 - 21:27
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
100$
сообщение 5.04.2020 - 00:00
Сообщение #6


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 754
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.

Сообщение отредактировал 100$ - 5.04.2020 - 00:10
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
passant
сообщение 5.04.2020 - 00:23
Сообщение #7


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 164
Регистрация: 27.04.2016
Пользователь №: 28223



Цитата(100$ @ 4.04.2020 - 23:00) *
По этому пункту навскидку сюда

Да, спасибо. Я уже понял, что проблема потихоньку перетекает в проблему множественной проверки гипотез, причем особенность моих задач - гипотезы разные, выполняются разными тестами но относятся к поведению (состоянию) одного объекта.

Цитата(100$)
совместное распределение координат признакового описания объекта изучается методами многомерной статистики. Нельзя с каждой координатой возиться, как котенок с клубком.
Да, в моем плане тут попробовать применить методы из области классификации и кластерного анализа. Разумеется - многомерных.

Цитата(100$)
В обоих случаях надо изучать их статистические свойства: состоятельность, несмещенность, способность удерживать заданный (номинальный) уровень ошибки I и мощность.
Спасибо, как раз накопал несколько несколько забугорных источников. Но там расматриваются в основном случаи однотипных гипотез. Буду копать дальше.

Сообщение отредактировал passant - 5.04.2020 - 00:28
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
100$
сообщение 5.04.2020 - 00:44
Сообщение #8


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 754
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...
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
passant
сообщение 5.04.2020 - 10:50
Сообщение #9


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 164
Регистрация: 27.04.2016
Пользователь №: 28223



Цитата(100$ @ 4.04.2020 - 23:44) *
Так, может, там не гипотезы надо тестировать, а подгонять модель в пространстве состояний?
Впрочем, без конкретики сложно сказать больше, чем уже сказано...

Да вроде нет :-).
Представьте - на медицинском примере - у вас один пациент, о котором вы получаете множество разных параметров - температура, давление, сахар... бла-бла-бла.
Каждый параметр - это временной ряд. По каждому временному ряду В КАЖДЫЙ ВРЕМЕННОЙ ПЕРИОД вы можете снять некоторую статистику - от элементарных средних, дисперсии и пр, до параметров моделей ARIMA, Х-В, и т.д. Некоторые параметры могут быть ранговыми, а некоторые - даже номинальными - но и для них можно снять некоторую (свою) статистику.
Итого - у нас в наличии очень многомерное пространство, в котором состояние объекта за данный период времени - это точка, а координаты ее - это значение измеренных статистик.
Теперь наступил следующий период времени, мы вновь насчитали статистики, т.е. получили вторую точку в том-же пространстве..
Затем можно сразу пытаться понять принадлежат-ли эти две точки одному кластеру. Но тут стоит вопрос - как увязать совершенно разнотипные параметры, как обосновать это различие.
Как я писал - можно пытаться нормировать все параметры. Традиционно, но семантически не совсем прозрачно. Можно в качестве меры близости использовать меры от Евклида до косинуса, но это детали.
Другой путь - рассматривать не сами параметры, а их изменения, причем не абсолютные, а как p-value тестов на различие этих значений статистики в последовательные периоды времени.
Теперь мы перешли в другое пространство, где каждая точка имеет координаты в пределах от 0 до 1, причем это семантически ясные значения, и теперь точка этого пространства - это показательизменения состояния нашего пациента между интервалами наблюдения.
Вот такая цепочка рассуждения приводит к тому, что нам надо сказать - изменение состояния, выраженное в координатах пространства значений p-values значимо или нет.
Т.е. мы можем говорить, что состояние пациента изменилось и с какой значимостью, или нет.
Еще более обще - наблюдается-ли некоторая аномалия в состоянии "пациента". (Аномалии могут быть выражены не только изменения базовых статистик, но и быть контекстно-зависимыми, групповыми и т.д. - но это отдельная тема, которую я тут пока даже не затрагиваю).
Кроме того, как я указал, мой "пациент" может вести себя настолько плохо, что может даже пытаться замаскировать некоторые параметры так, что-бы затруднить обнаружение его изменения - но это тоже другая тема, которую я я пока выношу за скобки.
Вот как-то примерно так.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
100$
сообщение 5.04.2020 - 14:24
Сообщение #10


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 754
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.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
passant
сообщение 5.04.2020 - 17:04
Сообщение #11


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 164
Регистрация: 27.04.2016
Пользователь №: 28223



Цитата(100$ @ 5.04.2020 - 13:24) *
просто некая многомерная задача о разладке.

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).

Сообщение отредактировал passant - 5.04.2020 - 17:06
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
100$
сообщение 5.04.2020 - 17:25
Сообщение #12


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 754
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.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
passant
сообщение 5.04.2020 - 18:02
Сообщение #13


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 164
Регистрация: 27.04.2016
Пользователь №: 28223



Цитата(100$ @ 5.04.2020 - 16:25) *
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.


Спасибо. Подумаю над этим.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Б_Т_Г
сообщение 7.04.2020 - 17:36
Сообщение #14


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 5
Регистрация: 17.02.2019
Пользователь №: 32989



Цитата(passant @ 5.04.2020 - 18:02) *
Спасибо. Подумаю над этим.

passant, Вы не медик, а какой специалист? Мне интересно поговорить с Вами и по иному направлению.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
passant
сообщение 7.04.2020 - 18:02
Сообщение #15


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 164
Регистрация: 27.04.2016
Пользователь №: 28223



Цитата(Б_Т_Г @ 7.04.2020 - 16:36) *
passant, Вы не медик, а какой специалист? Мне интересно поговорить с Вами и по иному направлению.

В данный момент я занимаюсь вопросами применения методов ML в Cybersecurity.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 

2 страниц V   1 2 >
Добавить ответ в эту темуОткрыть тему