Корреляционный и простой линейный регрессионный анализ с использованием программной среды R


Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье рассмотрены основные алгоритмы работы в программной среде R, используемые для проведения корреляционного и однофакторного линейного регрессионного анализа. Представлены базисные подходы к интерпретации результатов анализа и оценке статистических регрессионных моделей.

Об авторах

В Л Егошин

Павлодарский филиал Государственного медицинского университета

г. Павлодар, Казахстан

С В Иванов

Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И. П. Павлова

г. Санкт-Петербург

Н В Саввина

Северо-Восточный федеральный университет им. М. К. Аммосова

г. Якутск

А Р Ермолаев

Северо-Восточный федеральный университет им. М. К. Аммосова

г. Якутск

С А Мамырбекова

Казахский национальный университет им. аль-Фараби

г. Алматы, Казахстан

Л М Жамалиева

Западно-Казахстанский государственный медицинский университет им. Марата Оспанова

г. Актобе, Казахстан

А М Гржибовский

Северо-Восточный федеральный университет им. М. К. Аммосова; Казахский национальный университет им. аль-Фараби; Западно-Казахстанский государственный медицинский университет им. Марата Оспанова; Северный государственный медицинский университет

Email: Andrej.Grjibovski@gmail.com
доктор медицины, заведующий ЦНИЛ, профессор, визитинг-профессор, почетный доктор Международного казахско-турецкого университета, почетный профессор 163000 г. Архангельск, Троицкий пр., д. 51

Список литературы

  1. Гржибовский А. М. Корреляционный анализ // Экология человека. 2008. № 9. С. 50 - 60.
  2. Гржибовский А. М. Однофакторный линейный регрессионный анализ // Экология человека. 2008. № 10. С. 55-64.
  3. Когаловский М. Р. и др. Глоссарий по информационному обществу / под ред. Ю. Е. Хохлова. М.: Институт развития информационного общества, 2009. 162 с.
  4. Усынина А. А., Одланд И. О., Пылаева Ж. А., Пастбина И. М., Гржибовский А. М. Регистр родов Архангельской области как важный информационный ресурс для науки и практического здравоохранения // Экология человека. 2017. № 2. С. 58-64.
  5. Aldrtch J. Correlation Genuine and Spurious in Pearson and Yule // Statistical Science. 1995. Vol. 10 (4). P 364-376.
  6. Bowers D. Medical Statistics from Scratch. Chichester, England: John Wiley & Sons Ltd, 2008.
  7. Crawley M. J. The R Book. 2nd ed. Wiley, 2013.
  8. Faraway J. J. Linear Models with R. NewYork: Chapman & Hall/CRC, 2005.
  9. Hut I. 2017. Correlation Tests, Correlation Matrix, and Corresponding Visualization Methods in R. URL: https:// rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/240657_5157ff98e82 04c358b2118fa69162e18.html (дата обращения 10.09.2018).
  10. Kabacoff R. I. R in Action. Data analysis and graphics with R: 2nd ed. ShelterIsland, NY: Manning Publications, 2015.
  11. Logan M. Biostatistical Design and Analysis Using R: A Practical Guide. Wiley-Blackwell, 2010.
  12. Prabhakaran S. 2017. How to Detect Heteroscedasticity and Rectify It? URL: https://datascienceplus.com/how-to-detect-heteroscedasticity-and-rectify-it/ (дата обращения 10.09.2018).
  13. STAT501, PennState. 2018. Regression Analysis. URL: https://newonlinecourses.science.psu.edu/stat501/ (дата обращения 10.09.2018).
  14. STHDA. 2016. Correlation Analyses in R. URL: http:// www.sthda.com/english/wiki/correlation-analyses-in-r. (дата обращения 10.09.2018).
  15. Tufte E. R. The Cognitive Style of Powerpoint: Pitching Out Corrupts Within. Cheshire, Connecticut: Graphics Press, 2006.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Экология человека, 2019


 


Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).