Информатика и выч. техника \ Медицинская информатика

Практические задания по медицинской информатике: Задания для самостоятельной работы и формы протоколов практических занятий, страница 17

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика

Множественный R

R-квадрат

Нормированный R-квадрат

Стандартная ошибка

Наблюдения

Дисперсионный анализ

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

Остаток

Итого

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

 Регрессия имеет ____________________ достаточность, описывает _______ % всех наблюдаемых изменений ХПК.

 Достоверность регрессии в целом ________________ – значимость ________     ______________ 0,05.

 Отличие от нуля ХПК-пересечения ________________ -  значимость ________ ______________ 0,05.

 Отличие от нуля коэффициента регрессии по ____   ______________________ значимость ________  __________ 0,05.

Отличие от нуля коэффициента регрессии по ____   ______________________ значимость ________  __________ 0,05.

Отличие от нуля коэффициента регрессии по ____   ______________________ значимость ________  __________ 0,05.

Отличие от нуля коэффициента регрессии по ____   ______________________ значимость ________  __________ 0,05.

 Уравнение регрессии: ХПК =  ________________________________________

Подпись: Дисперсионный анализ Источник вариации SS df MS F P-Значение F критическое Фактор А Фактор В Взаимодействие Внутри Итого Вывод: Результативный признак (время укачивания) • ____________ от фактора A (физической подготовки), т.к. F= __________ , сила влияния фактора А – _______ %, • ____________ от фактора B (медикаментов) , т.к. F= ____________ , сила влияния фактора В – ________ %, • _____________ от взаимного влияния факторов A и B, т.к. F= __________ , сила взаимного влияния двух факторов – ________ %.
«А»  Результаты двухфакторного дисперсионного анализа для времени укачивания -  вариант  ____ :

Практическое занятие № 6.                         Дата _____________________

Тема: Дискриминантный, кластерный и факторный анализ.

Цель:  Изучение возможностей статистического пакета STADIA по реализации  эффективных методов многофакторного системного анализа медико-биологических данных.

«С»    Тестовые задания для самоподготовки:

71.  Матрица,  характеризующая  взаимосвязь   нескольких  признаков при факторном анализе,   называется  __________________

72.  Главные компоненты  -   это  _________________  комбинации   исходных факторов.

73.  Главные компоненты некоррелированы между собой ?   ____   

1)  да     2) нет

74.  Собственные значения корреляционной  матрицы  исходных  признаков  - это   _________________  главных компонент.

75.  Какая числовая характеристика определяет отбор главных  компонент для регрессионного анализа:  ______

1)коэффициент корреляции;

2)коэффициент регрессии;

3)вклад в суммарную дисперсию.

76.  Коэффициент корреляции главных компонент равен  _____

77.  Сила связи главных  компонент с исходными признаками определяется матрицей  _________________________________

78.  В какой последовательности должны выполняться операции в методе главных компонент:  __________

1)  Определение значений главных компонент для каждого объекта как линейной функции исходных признаков;

2)  Вычисление собственных значений и матрицы собственных векторов корреляционной матрицы исходных признаков;

3)  Оценка корреляционной матрицы исходных признаков;

4)  Расчет матрицы факторных нагрузок - весовых коэффициентов, связывающих признаки и главные компоненты.

«А»  Результаты выполнения дискриминантного  анализа

Класс

Дискриминантная функция

1

2

3

Проверка классификации объектов

Скачать файл