У меня есть набор данных, состоящий из пациентов и их равноудаленных посещений, и я пометил наличие определенного типа родинки в левой и / или правой руке со значениями {0,1} (0 = нет, 1 = присутствует).Набор данных выглядит следующим образом:
R L
Patient 1 0 1
Patient 1 1 1
Patient 1 0 1
Patient 1 0 1
Patient 1 0 1
Patient 2 1 1
Patient 2 0 1
Patient 2 0 1
Patient 2 1 1
Patient 3 0 0
Patient 3 1 1
Patient 3 0 0
Patient 3 0 1
Patient 3 1 1
Patient 3 0 1
Таким образом, это означает, что у пациента 1 было 5 посещений с присутствием родинки, идентифицированной в его руке как Да или Нет, обозначенной как 1 или 0.
Я заинтересован в том, чтобы найти вероятность того, что 1) пациент и 2) рука (левая или правая) разовьют родинку в а) общем, б) в конкретном посещении и в) в будущем посещении.
Первое, что пришло мне в голову, это смоделировать это с Марковскими Цепями, так как посещения равноудалены, и я могу ввести более высокий порядок, чтобы Цепочка имела вид памяти.Теперь я вошел в пакет LMest of R, и мне было интересно, если вы думаете, что он подходит для моих целей моделирования.
Есть идеи?