Взаимосвязь корреляционного и регрессионного анализа Опции

[Maria85]

Уважаемые коллеги, никак не могу найти ответ на свой вопрос. Я изучаю влияние признаков на ухудшение прогноза заболевания. При проведении корреляционного анализа выявляется связь ухудшения заболевания с одним признаком, а при построении линейной регрессионной модели она отсутствует, зато появляется связь с другим признаком, с которым не было корреляции, построила рок-кривую для этого же признака довольные приличные значения площади под кривой. Возможно ли это? или же моя регрессионная модель неверно построена, хотя r квадрат показывает достоверность модели. Заранее спасибо за ответы, совсем отчаялась с этой регрессией уже...

[ogurtsov]

Уважаемые коллеги, никак не могу найти ответ на свой вопрос. Я изучаю влияние признаков на ухудшение прогноза заболевания. При проведении корреляционного анализа выявляется связь ухудшения заболевания с одним признаком, а при построении линейной регрессионной модели она отсутствует, зато появляется связь с другим признаком, с которым не было корреляции, построила рок-кривую для этого же признака довольные приличные значения площади под кривой. Возможно ли это? или же моя регрессионная модель неверно построена, хотя r квадрат показывает достоверность модели. Заранее спасибо за ответы, совсем отчаялась с этой регрессией уже...

Из этого описания нельзя понять, что с чем коррелирует, и как вообще выполняется анализ.
Но то, что разные модели приводят к разным выводам - это нормально.
Ни корреляция, ни регрессионный анализ ничего не говорят о причинности. Два показателя, между которыми есть сильная и значимая корреляция, могут одновременно изменяться под влиянием третьего показателя.
R^2 не может показывать достоверность модели. Достоверность - это вероятность возникновения события, равная 1; достоверным может быть восход Солнца, но не статистическая модель. И значимость R^2 тоже не показывает.