КЛАСТЕРНЙ АНАЛІЗ МАЛИХ ВИБІРОК БАГАТОВИМІРНИХ ДАНИХ НА ПРИКЛАДІ ТЕРМІНІВ ОДУЖАННЯ ПРИ ЗАХВОРЮВАННІ НА COVID-19 - КАМІНСЬКИЙ, РОМАН; ШАХОВСЬКА, НАТАЛІЯ; ДМИТРІВ, ГАЛИНА (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2026)
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.