![]() |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
![]() |
![]()
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 19 Регистрация: 15.12.2011 Пользователь №: 23369 ![]() |
Имеются данные (процентное содержание фракций A, B и C (столбцы 2-4) и общее количество (столбец 1) определенных липидов в плазме), взятые у одного контрольного индивида (1) и полсотни испытуемых (2-48) после воздействия неким агентом. Как правильно статистически обработать эти данные, и какие и чем обоснованные выводы в результате можно сделать?
Прикрепленные файлы
|
|
![]() |
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#2
|
|
![]() Группа: Пользователи Сообщений: 1091 Регистрация: 26.08.2010 Пользователь №: 22699 ![]() |
Имеются данные (процентное содержание фракций A, B и C (столбцы 2-4) и общее количество (столбец 1) определенных липидов в плазме), взятые у одного контрольного индивида (1) и полсотни испытуемых (2-48) после воздействия неким агентом. Как правильно статистически обработать эти данные, и какие и чем обоснованные выводы в результате можно сделать? "Обработать" это жаргон ничего увы конкретного не означающий. 1. Очень странный набор данных. Если у нас есть точка и выборка, то все что мы можем сделать это построить процентили распределения и посмотреть на какой из них попала именно эта точка. mvtnorm: Multivariate Normal and t Distributions https://cran.r-project.org/web/packages/mvt...s/MVT_Rnews.pdf 2. Можно просто посмотреть что там в датасете "глазами" Вот например читаем данные и смотрим на большую часть дисперсии в них. Номера точки соответствуют нумерации в файле Код > df.lipid <-read.csv2("Фракционный состав.csv", header=F) > plot(prcomp(df.lipid[,2:4]/df.lipid[,1], center=T, scale.=T)) > biplot(prcomp(df.lipid[,2:4]/df.lipid[,1], center=T, scale.=T)) Ну и например можно оценить где здесь среднее арифметическое многомерного распределения, и его квантили визуально оценить бутсрепом. Код > butstrep <- do.call(rbind,
replicate(10000, predict(df.lipid.pca, data.frame(t(colMeans((df.lipid[-1,2:4]/df.lipid[-1,1])[sample(1:(48-1), replace=T),])))), simplify=F) ) > plot(df.lipid.pca$x[,1:2]) > points(butstrep[,1:2], pch=".") Сообщение отредактировал p2004r - 23.11.2017 - 19:50 ![]() |
|
![]() |
![]() |
![]() ![]() |