Данные, которые ты предоставила, кажутся достаточными для создания проспективной модели прогнозирования исследуемого исхода. Выявленные 10 факторов риска исхода с значением p<0,05 можно использовать как предикторы для прогнозирования вероятности наступления исхода.
**Предположим, что мы хотим создать линейную регрессионную модель** для прогнозирования исхода. В этом случае мы можем использовать следующие шаги:
1. **Проверьте корреляцию** между каждым фактором риска и исходом, чтобы убедиться, что они действительно связаны.
2. **Создайте переменные дummies** для каждого фактора риска, чтобы преобразовать их в числовые значения.
3. **Составьте матрицу корреляции** между переменными дummies и исходом, чтобы оценить взаимосвязь между ними.
4. **Выполните регрессионный анализ**, используя исход как зависимую переменную и переменные дummies как предикторы.
5. **Оцените качество модели**, используя показатели, такие как R-квадрат, коэффициент детерминации (R^2) и критерий Джинса (AIC).
**Возможные методы создания проспективной модели**:
1. **Линейная регрессия**: Используйте линейную регрессионную модель для прогнозирования исхода на основе выявленных факторов риска.
2. **Дерево решений**: Используйте дерево решений для создания модели, которая может выявлять взаимосвязи между факторами риска и исходом.
3. **Нейронные сети**: Используйте нейронные сети для создания модели, которая может обучаться и прогнозировать исход на основе данных.
4. **Случайный лес**: Используйте случайный лес для создания модели, которая может выявлять взаимосвязи между факторами риска и исходом.
**Возможные проблемы**:
1. **Мультиколлинеарность**: Если у вас есть много предикторов, может возникнуть проблема мультиколлинеарности, что означает, что некоторые предикторы могут быть коррелированы между собой.
2. **Недостаточное количество наблюдений**: Если у вас недостаточно наблюдений, может быть сложно обучить и оценить модель.
В любом случае, перед тем, как начать создавать проспективную модель, вам необходимо убедиться, что у вас есть данные, которые удовлетворяют необходимым условиям, и что вы имеете достаточный опыт и знания по статистике и машинному обучению.
В статистике и машинном обучении "переменные дummies" (также называемые "псевдопеременными" или "векторами дамми") - это переменные, которые представляют собой категориальные данные в виде числовых значений.
Например, imagine, что у нас есть фактор риска "Пол" с двумя возможными значениями: "Мужской" и "Женский". В этом случае мы можем создать две переменные дамми:
* `Пол_Мужской` - переменная, которая принимает значение 1, если пол человека мужской, и 0, если пол человека женский.
* `Пол_Женский` - переменная, которая принимает значение 1, если пол человека женский, и 0, если пол человека мужской.
В результате у нас есть две числовые переменные, которые можно использовать в статистических анализах и моделях машинного обучения, вместо категориальной переменной "Пол".
Это позволяет нам использовать методы, которые рассчитаны на числовые данные, например линейную регрессию, случайный лес и нейронные сети, для анализа и прогнозирования исхода.
В нашем случае, если у нас есть 10 факторов риска с различными категориями, мы можем создать 10 переменных дамми, каждая из которых представляет одну из категорий.
Но когда будет стоять задача куда-то собирать логи, анализировать
тогда с Эластиком куда логичнее.
В ответе на вопрос я предлагал написать микросервис REST API. Можно хоть на фреймворках Flask или Sinatra - не важно. А просто засорять мусором ТГ канал - довольно бессмысленное занятие.