Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
12.04.2017 - 09:12
Сообщение
#1
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 20 Регистрация: 13.03.2016 Пользователь №: 28066 |
Добрый день.
Задача заключается в поиске зависимости (по сути формулы) для оценки и прогнозирования (сколько нужно раз сделать то-то и то-то, чтобы получился такой-то результат). Я так понимаю, что можно использовать регрессионный анализ, верно? Или нужно выбирать другие методы? Спасибо. |
|
|
![]() |
![]() |
![]() |
12.04.2017 - 09:32
Сообщение
#2
|
|
![]() Группа: Пользователи Сообщений: 105 Регистрация: 23.11.2016 Пользователь №: 28953 |
Добрый день. Задача заключается в поиске зависимости (по сути формулы) для оценки и прогнозирования (сколько нужно раз сделать то-то и то-то, чтобы получился такой-то результат). Я так понимаю, что можно использовать регрессионный анализ, верно? Или нужно выбирать другие методы? Спасибо. Анна, Выбор методов анализа определяется двумя факторами. Во-первых, структурой анализируемых признаков массива данных (БД). Т.е. составом этих признаков. Например, наличие только одних количественных признаков, или наличие только одних качественных признаков, или наличие как количественных, так и качественных признаков. В связи с этим может использоваться регрессионный анализ разных типов. Поскольку в практике биомедицинских исследований чаще всего примерно половина признаков являются количественными, а вторая половина - качественными, то продуктивнее всего применять метод логистической регрессии. Описание метода см. по адресам http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_1.htm --- http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_9.htm Также примеры использования этого метода можете прочитать в большой коллекции диссертаций, представленных на первой странице нашего сайта (см. http://www.biometrica.tomsk.ru/ ). Во-вторых, если все признаки являются количественными, то начать надо с построения двумерных графиков, чтобы оценить типы парных взаимосвязей между признаками. И далее при построении уравнения линейной регрессии использовать нужные изменения отдельных предикторов. При этом кроме линейной регрессии можно использовать и уравнение, в котором предикторы не складываются (линейная регрессия), а перемножаются, предварительно возведённые в оптимальные степени. Естественно, что все типы разных видов регрессионного анализа после их реализации далее следует сравнить по их результатам прогнозирования. Желаю успешного проведения исследования! Сообщение отредактировал leo_biostat - 12.04.2017 - 09:38 |
|
|
![]() |
![]() |
anna78 Регрессионный анализ 12.04.2017 - 09:12
anna78 Цитата(leo_biostat @ 12.04.2017 - 09... 12.04.2017 - 09:57
p2004r Цитата(anna78 @ 12.04.2017 - 09:12) ... 12.04.2017 - 23:02
anna78 Цитата(p2004r @ 12.04.2017 - 23:02) ... 13.04.2017 - 08:02
p2004r Цитата(anna78 @ 13.04.2017 - 08:02) ... 13.04.2017 - 11:44
anna78 Цитата(p2004r @ 13.04.2017 - 11:44) ... 13.04.2017 - 19:08
p2004r Цитата(anna78 @ 13.04.2017 - 19:08) ... 14.04.2017 - 00:11
DrgLena Цитата(anna78 @ 12.04.2017 - 09:57) ... 14.04.2017 - 00:54
anna78 Цитата(DrgLena @ 14.04.2017 - 01:54)... 14.04.2017 - 09:59
anna78 Подскажите, пожалуйста, если предполагается экспон... 25.04.2017 - 12:06
passant Цитата(anna78 @ 25.04.2017 - 11:06) ... 25.04.2017 - 21:28
anna78 Цитата(passant @ 25.04.2017 - 22:28)... 25.04.2017 - 21:56
passant Цитата(anna78 @ 25.04.2017 - 20:56) ... 25.04.2017 - 22:53
nokh <passant
есть 2 комментария:)
1) Про разные рез... 26.04.2017 - 00:45
100$ Цитата(nokh @ 26.04.2017 - 00:45) Ес... 26.04.2017 - 01:13
passant Цитата(nokh @ 25.04.2017 - 23:45) Но... 26.04.2017 - 10:15
anna78 Цитата(nokh @ 26.04.2017 - 00:45) ... 26.04.2017 - 13:50![]() ![]() |