КЛАСТЕРНЙ АНАЛІЗ МАЛИХ ВИБІРОК БАГАТОВИМІРНИХ ДАНИХ НА ПРИКЛАДІ ТЕРМІНІВ ОДУЖАННЯ ПРИ ЗАХВОРЮВАННІ НА COVID-19
DOI:
https://doi.org/10.31891/2307-5732-2026-361-16Ключові слова:
мала вибірка, коронавірус, кластерний аналіз, метод Ланса-Уільямса, дендрограма, множинна регресіяАнотація
Метою дослідження є виявлення зв’язку тривалості одужання (час перебування в лікувальному закладі) від медико-фізіологічних показників та його представлення лінійними регресійними моделями для окремих підгруп пацієнтів. Для досягнення мети використано такі методи: кореляційний аналіз таблиці «пацієнт – ознака», кластерний аналіз за методом Ланса-Уільямса, побудови лінійних регресійних моделей багатовимірних даних. Проведений аналіз дав такі результати: кореляційний аналіз показав незначущість зв’язку часу одужання з ознаками-показниками, якість кластеризації є низькою, проте моделі множинної регресії є для кожного з трьох кластерів адекватні з коефіцієнто детермінації практично рівним одиниці. Встановлено, що не дивлячись на низьку якість кластеризації моделі адекватно описують зв’язок часу одужання з окремими медико-фізіологічними показниками. Результати можуть бути використані в медико-біологічних дослідженнях, в шкільній педагогічній практиці та інших дослідження.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 РОМАН КАМІНСЬКИЙ, НАТАЛІЯ ШАХОВСЬКА, ГАЛИНА ДМИТРІВ (Автор)

Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.