Экологические системы и приборы Аннотация к статье << Назад Некоторые особенности анализа данных с взаимозависимыми переменными Панов В.Г., Константинова Е.Д., Маслакова Т.А., Кабакова Е.А. На примере анализа данных вариабельности ритма сердца (ВРС) рассматриваются классические и современные методы анализа данных с коррелирующими переменными. Показаны некоторые методы выделения наиболее существенных переменных и возможное применение этих переменных для построения прогностической модели. Поставленные задачи рассмотрены на примере базы данных (БД) с обезличенными данными 135 работников металлургического производства. Возможность описания отклика (показателя ВРС) с помощью имеющихся переменных оценивается посредством построения линейной регрессионной модели и расчета как простого, так и скорректированного коэффициентов детерминации. Вычислены значения коэффициента корреляции расстояний dCor, которые демонстрируют наличие нелинейных связей между переменными, что не учитывается стандартным коэффициентом корреляции Пирсона. С помощью построения случайного леса и вычисления величины значимости Шепли, были получены ранжированные по важности списки переменных. Ранжирование указанными методами устойчиво к наличию корреляций, что позволяет выделить наиболее существенные переменные путем вычисления среднего ранга переменных с учетом обоих списков. Также показано, что использование этих переменных для построения прогностических моделей даёт достаточно хороший результат. Ключевые слова. Важность переменных, линейные статистические модели, корреляция, корреляция расстояний, коэффициент детерминации, поправленный коэффициент детерминации, значимость Шепли, линейная прогностическая модель. DOI: 10.25791/esip.5.2025.1521 Стр. 24-36.