사이트 클러스터링 제어200,000 명을 초과하는 환자로 구성된 대규모 데이터 세트는 125 개 병원에서 가져온 것입니다. 입학 원에 따라 결과 (사망률 (명목)와 체류 기간 (연속))의 차이를 분석하고 있습니다. 다른 예측 변수에는 연령, 진단 범주, 질병 중증도 점수 등이 포함됩니다.
계정 또는 사이트 클러스터링이 필요합니다. Fit 모델에 사이트 ID를 추가하여이 작업을 수행 할 수 있습니다. 토론 게시물 중 하나를 읽을 때도 무작위 효과로 만들 수 있습니다.
나는 이것이 클러스터링을 설명하는 적절한 방법인지 확인하고 싶었습니다. 표준 최소 제곱 및 명목 로지스틱 회귀에 의해 선형 회귀를 수행 할 것입니다.
조사해 주셔서 감사합니다
해석학Re : 사이트 클러스터링 제어예, 공변량이있는 로지스틱 회귀 모델처럼 들리며 선형 예측 변수의 사이트가 적절합니다. 특정 사이트에서의 체류 기간과 같은 잠재적 상호 작용 효과에 대한 교차 용어를 포함 할 수도 있습니다.
