Tengo un conjunto de muestras que supongo hay 2 subconjuntos definidos en él. Que trazan sus valores en un histograma y encontré que hay dos modos distintos como se muestra en la figura siguiente.
Mi pregunta es cómo diferenciar dos grupos. es decir ¿cómo elijo un valor que distingue los dos subconjuntos?
Supongo que usted está hablando Neonatal Behavioral Assessment Scale valores Renales Hereditarias Adysplasia.
Veo a menudo en la investigación médica que los médicos quieren tener cut-offs y simple umbral basado en las interpretaciones de sus resultados de investigación, basados simplemente en la distribución de las mediciones. La práctica y aplicaciones, sin embargo generalmente se necesita un alto valor predictivo positivo o alto valor predictivo negativo, por lo que las características de la población futura prueba deben ser considerados. Mi punto de vista es que aunque ahora sólo quieren "diferenciar dos grupos de" usted probablemente desee aplicar esto de alguna manera en el futuro y por lo tanto es probable que desee para encontrar el umbral óptimo, la optimización de los costos, riesgos y beneficios (supervivencia, calidad de vida etc.) en un entorno práctico. Por lo tanto, sugiero que usted a pensar que estas en su aplicación.
Si usted está dispuesto a asumir que las poblaciones tienen la misma varianza puede utilizar esencialmente LDA sin la asunción de normalidad (también conocido como método de Fisher o función de discriminante de Fisher).
Sin esta suposición podría tratar de un algoritmo EM que indirectamente es lo que Matt Suggested ya que esto sería un enfoque de modelo de la mezcla.
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