Формирование нескольких групп |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Формирование нескольких групп |
5.03.2019 - 11:19
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 3 Регистрация: 5.03.2019 Пользователь №: 33208 |
Какой лучше выбрать статистический метод для разделения выборки на несколько групп.
Группы необходимо сформировать по направленности изменения параметра. Например, у обследуемых людей регистрируем артериальное давление, ЧСС в состоянии покоя, затем предъявляем им нагрузку, и после нагрузки снова регистрируем данные показатели. Необходимо выделить группы людей по схожим изменениям АД и ЧСС при нагрузке, какой корректнее использовать статистический метод. |
|
5.03.2019 - 11:38
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1325 Регистрация: 27.11.2007 Пользователь №: 4573 |
Кластерный анализ
|
|
5.03.2019 - 11:46
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 3 Регистрация: 5.03.2019 Пользователь №: 33208 |
|
|
5.03.2019 - 14:54
Сообщение
#4
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 95 Регистрация: 27.12.2015 Пользователь №: 27815 |
|
|
5.03.2019 - 20:37
Сообщение
#5
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 902 Регистрация: 23.08.2010 Пользователь №: 22694 |
Какой лучше выбрать статистический метод для разделения выборки на несколько групп. Группы необходимо сформировать по направленности изменения параметра. Например, у обследуемых людей регистрируем артериальное давление, ЧСС в состоянии покоя, затем предъявляем им нагрузку, и после нагрузки снова регистрируем данные показатели. Необходимо выделить группы людей по схожим изменениям АД и ЧСС при нагрузке, какой корректнее использовать статистический метод. Если размерность задачи равна двум (т.е. интересуют только два регистрируемых параметра), то задача может оказаться до смешного простой: по схеме "до-после" рассчитываем разность для каждого изучаемого параметра, для полученного двумерного распределения разностей на диаграмме рассеяния (scatterplot) пытаемся обнаружить линейные и нелинейные скопления/сгущения, и, если таковых не обнаруживаем, то, значит, задача кластеризации не имеет решения, возможна только группировка. Ну, а уж в группировке может помочь то, как данные рассыпались по соответствующим квадрантам: I (где оба знака изменения положительны), II,III и IV. В дальнейшем для этого двумерного распределения можно посчитать описательные статистики: коэффициент корреляции, взаимную информацию, вероятность попадания в первый квадрант, двумерную плотность, двумерную функцию распределения. |
|
5.03.2019 - 23:08
Сообщение
#6
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1202 Регистрация: 13.01.2008 Из: Челябинск Пользователь №: 4704 |
Я бы тоже начал с разности "до-после", или учётом увеличения значений после нагрузки, для положительного знака (после-до). Для каждой из двух разностей можно построить гистограмму и плотность распределения, чтобы оценить однородность выборки. Ну а для описанной 100$ диаграммы рассеяния можно построить оценить двумерную плотность распределения (пример см. здесь: http://molbiol.ru/forums/index.php?showtop...51#entry1526151 ) В принципе, кластерный анализ можно применить и для этих двух разностей.
|
|
6.03.2019 - 11:51
Сообщение
#7
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 3 Регистрация: 5.03.2019 Пользователь №: 33208 |
Спасибо. Я бы тоже начал с разности "до-после", или учётом увеличения значений после нагрузки, для положительного знака (после-до). Для каждой из двух разностей можно построить гистограмму и плотность распределения, чтобы оценить однородность выборки. Ну а для описанной 100$ диаграммы рассеяния можно построить оценить двумерную плотность распределения (пример см. здесь: http://molbiol.ru/forums/index.php?showtop...51#entry1526151 ) В принципе, кластерный анализ можно применить и для этих двух разностей. Спасибо. Если размерность задачи равна двум (т.е. интересуют только два регистрируемых параметра), то задача может оказаться до смешного простой: по схеме "до-после" рассчитываем разность для каждого изучаемого параметра, для полученного двумерного распределения разностей на диаграмме рассеяния (scatterplot) пытаемся обнаружить линейные и нелинейные скопления/сгущения, и, если таковых не обнаруживаем, то, значит, задача кластеризации не имеет решения, возможна только группировка. Ну, а уж в группировке может помочь то, как данные рассыпались по соответствующим квадрантам: I (где оба знака изменения положительны), II,III и IV. В дальнейшем для этого двумерного распределения можно посчитать описательные статистики: коэффициент корреляции, взаимную информацию, вероятность попадания в первый квадрант, двумерную плотность, двумерную функцию распределения. Спасибо |
|
7.03.2019 - 22:07
Сообщение
#8
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 377 Регистрация: 18.08.2008 Из: Москва Златоглавая Пользователь №: 5224 |
Какой лучше выбрать статистический метод для разделения выборки на несколько групп. Вопрос: нормировка на возраст и пол предусмотрена ?Группы необходимо сформировать по направленности изменения параметра. Например, у обследуемых людей регистрируем артериальное давление, ЧСС в состоянии покоя, затем предъявляем им нагрузку, и после нагрузки снова регистрируем данные показатели. Необходимо выделить группы людей по схожим изменениям АД и ЧСС при нагрузке, какой корректнее использовать статистический метод. Просто включи мозги => http://doctorstat.narod.ru
|
|