Регрессионный анализ Опции

[anna78]

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.

[leo_biostat]

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]

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!

leo_biostat, спасибо Вам большое за подробный ответ и за ссылки!
Меня немного выбивает из колии, что в учебниках приводится много разных методов, кроме регрессии. Не могу понять, правильно ли я решила применять регрессию.

Сообщение отредактировал anna78 - 12.04.2017 - 14:47