Есть данные по уровню заболеваемости, используется рейтинговая шкала из 10 классов.
1 4,7%
2 9,0%
3 27,7%
4 42,4%
5 39,7%
6 51,2%
7 73,3%
8 81,5%
9 90,0%
10 93.8%
Надо, чтобы уровень заболеваемости плавно нарастал от 1 класса к 10му. Есть проблема: уровень заболеваемости в классе 5 меньше (39,7%), чем в классе 4 (42,4%). Как можно перевзвесить данные так, чтобы исправить это.
Полная версия этой страницы: взвешивание данных
Цитата(Вале а @ 1.03.2012 - 23:52) 
Есть данные по уровню заболеваемости, используется рейтинговая шкала из 10 классов.
1 4,7%
2 9,0%
3 27,7%
4 42,4%
5 39,7%
6 51,2%
7 73,3%
8 81,5%
9 90,0%
10 93.8%
Надо, чтобы уровень заболеваемости плавно нарастал от 1 класса к 10му. Есть проблема: уровень заболеваемости в классе 5 меньше (39,7%), чем в классе 4 (42,4%). Как можно перевзвесить данные так, чтобы исправить это.
1 4,7%
2 9,0%
3 27,7%
4 42,4%
5 39,7%
6 51,2%
7 73,3%
8 81,5%
9 90,0%
10 93.8%
Надо, чтобы уровень заболеваемости плавно нарастал от 1 класса к 10му. Есть проблема: уровень заболеваемости в классе 5 меньше (39,7%), чем в классе 4 (42,4%). Как можно перевзвесить данные так, чтобы исправить это.
Что значит "надо"? И кому надо: вам, научному руководителю? Взвешивание и преобразование данных перед анализом это - одно. А здесь это будет не "перевзвешивание", а подгонка данных под какие-то свои, возможно ошибочные мысли, т.е. фасльсификация. Работайте с тем, что есть. Даже самые совершенные процессы в природе не лишены ошибок. А возможно, что и эта ступенька на графике имеет своё объяснение. Если желание "перевзвесить" не уйдёт, задумайтесь: возможно наука - не ваш путь. А если того требует научный руководитель - нужно искать другого. Я знаю людей, которые сменили руководителя, когда им предложили пририсовать цифры для "полного ажура": с такими "учителями" от "науки" не следует вести диалогов, нужно прекращать общение и уходить.
QUOTE (nokh @ 3.03.2012 - 07:53)
Взвешивание... данных перед анализом...
nokh, скажите, пожалуйста, что такое взвешивание данных? в статистике есть кнопочки weight -- это взвешивание?
Цитата(nokh @ 3.03.2012 - 07:53)
Что значит "надо"? И кому надо: вам, научному руководителю? Взвешивание и преобразование данных перед анализом это - одно. А здесь это будет не "перевзвешивание", а подгонка данных под какие-то свои, возможно ошибочные мысли, т.е. фасльсификация. Работайте с тем, что есть. Даже самые совершенные процессы в природе не лишены ошибок. А возможно, что и эта ступенька на графике имеет своё объяснение. Если желание "перевзвесить" не уйдёт, задумайтесь: возможно наука - не ваш путь. А если того требует научный руководитель - нужно искать другого. Я знаю людей, которые сменили руководителя, когда им предложили пририсовать цифры для "полного ажура": с такими "учителями" от "науки" не следует вести диалогов, нужно прекращать общение и уходить.
речь именно о подгонке. это не наука, не исследование, сугубо прикладная задача
Цитата(Вале а @ 6.03.2012 - 11:57)
речь именно о подгонке. это не наука, не исследование, сугубо прикладная задача
Код
> read.table("data.txt")
V1 V2
1 1 4.7
2 2 9.0
3 3 27.7
4 4 42.4
5 5 39.7
6 6 51.2
7 7 73.3
8 8 81.5
9 9 90.0
10 10 93.8
> data<-read.table("data.txt")
> diff(data[,2])
[1] 4.3 18.7 14.7 -2.7 11.5 22.1 8.2 8.5 3.8
> mean(c(14.7, -2.7,11,5))
[1] 7
> diffinv(x=c(4.3, 18.7, 7, 7, 7, 22.1 , 8.2 , 8.5, 3.8))
[1] 0.0 4.3 23.0 30.0 37.0 44.0 66.1 74.3 82.8 86.6
> plot(1:10,diffinv(x=c(4.3, 18.7, 7, 7, 7, 22.1 , 8.2 , 8.5, 3.8),xi=4.7))
> lines(data[,1],data[,2])
V1 V2
1 1 4.7
2 2 9.0
3 3 27.7
4 4 42.4
5 5 39.7
6 6 51.2
7 7 73.3
8 8 81.5
9 9 90.0
10 10 93.8
> data<-read.table("data.txt")
> diff(data[,2])
[1] 4.3 18.7 14.7 -2.7 11.5 22.1 8.2 8.5 3.8
> mean(c(14.7, -2.7,11,5))
[1] 7
> diffinv(x=c(4.3, 18.7, 7, 7, 7, 22.1 , 8.2 , 8.5, 3.8))
[1] 0.0 4.3 23.0 30.0 37.0 44.0 66.1 74.3 82.8 86.6
> plot(1:10,diffinv(x=c(4.3, 18.7, 7, 7, 7, 22.1 , 8.2 , 8.5, 3.8),xi=4.7))
> lines(data[,1],data[,2])
Ну например сгладить производную.
Для просмотра полной версии этой страницы, пожалуйста, пройдите по ссылке.