Формирование нескольких групп Опции

[Valeri]

Какой лучше выбрать статистический метод для разделения выборки на несколько групп.
Группы необходимо сформировать по направленности изменения параметра. Например, у обследуемых людей регистрируем артериальное давление, ЧСС в состоянии покоя, затем предъявляем им нагрузку, и после нагрузки снова регистрируем данные показатели. Необходимо выделить группы людей по схожим изменениям АД и ЧСС при нагрузке, какой корректнее использовать статистический метод.

[comisora]

Добрый день.
2Valeri

Посмотрите пакет kml и статью.

[Valeri]

Добрый день.
2Valeri

Посмотрите пакет kml и статью.

Спасибо.

Я бы тоже начал с разности "до-после", или учётом увеличения значений после нагрузки, для положительного знака (после-до). Для каждой из двух разностей можно построить гистограмму и плотность распределения, чтобы оценить однородность выборки. Ну а для описанной 100$ диаграммы рассеяния можно построить оценить двумерную плотность распределения (пример см. здесь: http://molbiol.ru/forums/index.php?showtop...51#entry1526151 ) В принципе, кластерный анализ можно применить и для этих двух разностей.

Спасибо.

Если размерность задачи равна двум (т.е. интересуют только два регистрируемых параметра), то задача может оказаться до смешного простой: по схеме "до-после" рассчитываем разность для каждого изучаемого параметра, для полученного двумерного распределения разностей на диаграмме рассеяния (scatterplot) пытаемся обнаружить линейные и нелинейные скопления/сгущения, и, если таковых не обнаруживаем, то, значит, задача кластеризации не имеет решения, возможна только группировка. Ну, а уж в группировке может помочь то, как данные рассыпались по соответствующим квадрантам: I (где оба знака изменения положительны), II,III и IV. В дальнейшем для этого двумерного распределения можно посчитать описательные статистики: коэффициент корреляции, взаимную информацию, вероятность попадания в первый квадрант, двумерную плотность, двумерную функцию распределения.

Спасибо