КЛАСТЕРНЙ АНАЛІЗ МАЛИХ ВИБІРОК БАГАТОВИМІРНИХ ДАНИХ НА ПРИКЛАДІ ТЕРМІНІВ ОДУЖАННЯ ПРИ ЗАХВОРЮВАННІ НА COVID-19

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31891/2307-5732-2026-361-16

Ключові слова:

мала вибірка, коронавірус, кластерний аналіз, метод Ланса-Уільямса, дендрограма, множинна регресія

Анотація

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

29.01.2026

Як цитувати

КАМІНСЬКИЙ, Р. ., ШАХОВСЬКА, Н., & ДМИТРІВ, Г. (2026). КЛАСТЕРНЙ АНАЛІЗ МАЛИХ ВИБІРОК БАГАТОВИМІРНИХ ДАНИХ НА ПРИКЛАДІ ТЕРМІНІВ ОДУЖАННЯ ПРИ ЗАХВОРЮВАННІ НА COVID-19. Herald of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences, 361(1), 127-134. https://doi.org/10.31891/2307-5732-2026-361-16