![]() |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
![]() |
![]()
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 42 Регистрация: 14.11.2011 Пользователь №: 23301 ![]() |
всем привет! ребята подскажите пожалуйста что мне почитать / посмотреть по логит и пробит регрессии, а также дискриминантному анализу??? что как вводить понятно. не понятно что за таблицы выводятся и как ими оперировать... кое что читала но пока не хватает... спасибо!
|
|
![]() |
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 42 Регистрация: 14.11.2011 Пользователь №: 23301 ![]() |
спасибо!
возможно кто то может подсказать.... есть база с данными о больных (анамнез,предоперационные, операционные, и после операционные параметры). хочу узнать какие данные мне из этой всей базы лучше всего брать для анализа... например вляние их на исход или осложнение. если я правильно понимаю для начала их нужно проверить на корреляцию?? что если у меня из скажем 100 переменных имеют сильную связь только до 10... правильно ли я использую методы по Спирмену и Кендала, если у меня большинство переменных номинальные и порядковые. можно ли их применять одновременно? и если есть колличественные переменные то отдельно для них по Пирсону расчитывать корреляцию??? |
|
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#3
|
|
![]() Группа: Пользователи Сообщений: 1091 Регистрация: 26.08.2010 Пользователь №: 22699 ![]() |
возможно кто то может подсказать.... есть база с данными о больных (анамнез,предоперационные, операционные, и после операционные параметры). хочу узнать какие данные мне из этой всей базы лучше всего брать для анализа... например вляние их на исход или осложнение. если я правильно понимаю для начала их нужно проверить на корреляцию?? что если у меня из скажем 100 переменных имеют сильную связь только до 10... правильно ли я использую методы по Спирмену и Кендала, если у меня большинство переменных номинальные и порядковые. можно ли их применять одновременно? и если есть колличественные переменные то отдельно для них по Пирсону расчитывать корреляцию??? Сначала можно посмотреть на такие различные данные например с помощью многомерного шкалирования. Посмотреть как целевые исход или осложнения не включенные в анализ распределяются в редуцированном пространстве. Если что то интересное заметить получится то можно пытаться строить модели. ![]() |
|
![]() |
![]() |
![]() ![]() |