О курсе

Цель программы – формирование базовых знаний по обработке номинальных случайных величин (СВ), знакомство с современными методами многомерного анализа номинальных СВ и применение методов логистической регрессии для построения моделей описательного и диагностического назначения.

Результат

В результате освоения программы слушатель должен знать:

• Шкалы представления СВ.
• Принципы описания СВ номинального типа и их взаимосвязей на основе таблиц сопряженных признаков типа 2 * 2, 2 * N.
• Особенности применений и ограничения тестов хи-квадрат Пирсона, отношения правдоподобия и точного теста Фишера, а также процедур построения отношения шансов (OR) или рисков (RR).
• Возможности визуализации описательных характеристики номинальных СВ в виде графических процедур.
• Принципы исследования таблиц сопряженности типа M * N на основе лог-линейного анализа, возникающие при этом проблемы и методы их преодоления.
• Особенности построения логистических моделей для вариантов follow-up study и case-control.
• Методы отбора экспериментального материала по критериям целостности данных и взаимосвязей потенциальных предикторов с целевой переменной.
• Пути преодоления проблем мультиколлинеарности созданием нескольких наборов исходных потенциальных предикторов или выделением более сильного в взаимосвязанной паре единственного набора.
• Методы пошагового построения многомерных моделей.
• Варианты выбора наилучшей модели с использованием нескольких критериев, включая AUC и EPV.
• Анализ качественных характеристик многомерных логистических моделей, анализ остатков, проверка внутренней и внешней валидности.
• Способы визуализации математических моделей на основе ROC-кривых и диаграмм отношения шансов.

Формируемые компетенции

О преподавателях

Входные требования

Содержание курса

Рекомендуемые курсы