76
изменения ВСММ (веществ средней молярной массы) после окон-
чания эксперимента в зависимости от других переменных, изме-
ряемых до начала эксперимента (см. исходные данные в Табл. 7).
Для этого сначала определим, какие комбинации переменных
М0, М1, М2, М3, ВСММ0 и ОП0 наилучшим образом объясняют
изменения ВСММ. Оказывается («Special\Advanced Regres-
sion\Regression Model Selection»), что это – три переменных: М0,
М1 и ВСММ0 – они объясняют 71,7% изменений ВСММ.
Далее, строим регрессионную модель («Relate\Multiple regres-
sion»), в которой зависимой переменной является ВСММ а незави-
симыми переменными (факторами) – М0, М1 и ВСММ0:
ВСММ = -111,17+ 0,17 M0 + 2,42 M1 + 1,81 ВСММ0.
Отметим, что более простая (однофакторная) регрессионная
модель ВСММ = 26, 79 + 1,59 ВСММ0 не намного хуже – она
объясняет 68,1% изменений ВСММ. Найденные зависимости
позволяют «прогнозировать» значения зависимых переменных. То
есть, регрессионный анализ, помимо того, что он позволяет коли-
чественно описывать зависимость между переменными, дает воз-
можность прогнозировать значения зависимых переменных –
подставляя в найденную формулу значения независимых перемен-
ных, можно получать прогноз значений зависимых.
При этом следует помнить, что построенная модель «локаль-
на», то есть, получена для некоторых вполне конкретных значений
переменных. Экстраполяция результатов модели на более широкие
области значений переменных может привести к ошибочным
выводам. Например, если моделировать эндотоксикоз путем по-
вреждения ткани поджелудочной железы, то к токсическому ком-
поненту (в формировании пула ВСММ) присоединится банальный
протеолитический компонент от ферментов разрушающейся желе-
зы. Соответствующие крайне высокие значения ВСММ прогнози-
роваться данной моделью на основе регрессионного анализа, есте-
ственно, не будут. При хроническом токсическом процессе
необратимые изменения в печени и почках по-иному будут воздей-
ствовать на формирование пула ВСММ, занижая значения показа-
теля, предсказанные формулой регрессии.
Необходимо подчеркнуть, что при описании методов исследо-
вания зависимостей выше (а также ниже – при описании методов
снижения размерности, классификации и прогноза) нами даны