Gráfico de Regresión, Es posible?

Question

DATOS

• 30 personas;
• Cada individuo tiene un gráfico asociado;
• Los individuos gráficos representan las conexiones entre las regiones del cerebro: los nodos son las regiones del cerebro, mientras que los bordes de pesos son los puntos fuertes de las conexiones. Hay 100 regiones del cerebro, que son las mismas en todas las materias. Esto implica un total de 4950 bordes;
• Cada individuo tiene asociada una escala (de la precisión en una tarea). Por lo que se pueden solicitar desde el peor hasta el mejor en esa escala.

OBJETIVO

Quiero construir un modelo a partir de gráficos individuales. El modelo debe generar el gráfico se esperaba, dada una precisión de puntuación. Así, suena como un "gráfico de regresión".

Soy consciente de que esto no es sencillo, así que no sólo respuestas directas, sino también sugerencias sobre cómo abordar el problema son apreciados.

Answer 1

Un enfoque simple podría ser de fundición de la unidad de observación como el borde, y el nodo como covariable para ser tratado como un factor de la agrupación. Su resultado sería la precisión de la puntuación. El modelo de lo que sería

$$ \text{precisión de la puntuación}_{ij} = f(X_i, X_j) $$

donde $i$ índices saliente del nodo, $j$ el entrante nodo, y $X$ características de ese nodo. Tal vez usted tiene otras covariables, pero a la mínima se puede calcular diversos tipos de medidas de centralidad. El $f$ podría ser casi cualquier cosa, desde una mezcla de los efectos de la regresión a un bosque aleatorio.

O, si desea predecir vínculo basado en una precisión de puntuación, usted podría ajustar un modelo como

$$ pr(\text{vinculación})_{ij} = f(X_i, X_j) $$

con la precisión de las puntuaciones entre el $X$'s. Ajustar los valores de este modelo sería crear un gráfico probabilístico.

Más sugerencias detalladas son, probablemente, sea posible con más información sobre sus datos.