multifactor dimensionality reduction Опции

[_alena_]

всем привет. очень нуждаюсь в помощи и советах.... кто то знаком с multifactor dimensionality reduction??? что можно почитать о том как работать в этой среде? для каких видов данных она предназначена??? а то мне все что встречалось касается генной информации. можно ли применять другие выборки? спасибо

[_alena_]

есть данные по кардиологии. предоперационных набор параметров и постоперационных.планирую применить логистическую регрессиюю для определения риска того или иного вмешатальства и ислледования влияния пороков. посоветовали воспользоваться multifactor dimensionality reduction и permutation test.пока понятия не имею с чего начать и к чему приступить

[9oclock]

есть данные по кардиологии. предоперационных набор параметров и постоперационных.планирую применить логистическую регрессиюю для определения риска того или иного вмешатальства и ислледования влияния пороков. посоветовали воспользоваться multifactor dimensionality reduction и permutation test.пока понятия не имею с чего начать и к чему приступить

Алена, советую всегда действовать от простого к сложному:
у вас есть данные по пациенту до операции и после - с точки зрения статистики это очень удачный случай, так как совокупности напрямую связаны (т.е. вы знаете не "что в среднем бывает после такой-то операции" а конкретную выборку "значение до" - "значение после") Поэтому вы легко сможете оценить эффективность и риски каждого из типов вмешателсьств с помощью критериев для связанных совокупностей. Это первое что вам, на мой взгляд, стоит сделать.

следующий шаг - попытаться применить регрессионный анализ. Что это по сути? А то, что вы не просто хотите поисследовать эффективность и риски операции и успокоиться, а еще и предложить коллегам методику прогнозирования рисков для каждого типа вмешательства. То есть, я вам даю набор параметров конкретного (!) пациента, а вы мне даете оценки его параметров после операции. Этим и занимается регрессионный анализ - в общем случае пытаемся построить функцию, которая на входе имеет параметры до операции, а на выходе дает математическое ожидание и дисперсию параметра после операции. Получится или нет - это тоже вопрос исследования.

а самый безпроигрышный вариант - найдите хорошую статью где решены аналогичные задачи (тематика в данном случае не важна) - люди уже разбирались, думали, писали - глупо не воспользоваться! Часто такая канва бывает очень важна в начале исследования, а потом уже развивать будете. А то советовать на форумах все горазды, и я в том числе!))) эти советы могут так увести от истины, что потом не распутаться

вот например после постов p2004r я тоже чувствую себя стерильным, хотя и имею кандидатскую степень в физмат науках)))

[p2004r]

вот например после постов p2004r я тоже чувствую себя стерильным, хотя и имею кандидатскую степень в физмат науках)))

ну значит круче к кандидатской по медицине иметь магистерскую в информатике

... и книжки читать по многомерному анализу данных (можно даже изданные в СССР).