В это могу поверить

Ну эээ. За диссер я штук 300 зарезал. Наверное. Если не считать, что половина беременные. В статью ушло. Ну. Максимальное н было 11. Минимальное 3 что ли

я, честно говоря, не понял почему
неучтённые факторы это интересно, но если пространство признаков более или менее обосновано, то если из 1000 семплов только 501 валиден, а остальные нет, то при переборе/поиске свободных параметров будет найдено, плохо работающее решение (модель), которая будучи примененной ко входным данным может работать фильтром и отсеивать инвалидные семплы...
естественно, после такого финта, нужно анализом бракованных семплов искать причину выбраковки, и проводить новую серию экспериментов с учётом выбраковывающего фактора

А что такое обоснованное пространство признаков?

И что? Это не относится к нашей реальность в которой есть принцип неопределенгости Гейзенберга

это вопрос околофилософский... но если начать с теории возмущений в поиске признаков, это норм... если не сработало, есть другие матаппараты, которые могут на основе разных показателей корреляции выцепить, возможно и не связанные, но на данной выборке коррелирующие с выходом признаки... для этого можно использовать фильтры шума к примеру...
в идеале, конечно, ваше пространство признаков составляют те, у которых есть установленная причинно-следственная связь с выходом

Так я и не говорил про реальность

А как это в жизни работает?

нууу... я затруднюсь привести пример из прям биологии-биологии, но лет 10+/- назад, я сотрудничал с фармлабом одним... и у них был небольшой факап... факап заключался в том, что при перетестировании их формулы был отмечен значительный рост эффективности плацебо год к году... и причина этого была не ясна, в ход пошли все уловки вплоть до замеров действий пустышек, то есть проводили исследовение на группах с разными плацебо... и нихрена понять не смогли... и результат: у аналитика есть куча медданных о пациентах и неясно что делать... не могу по НДА описывать, что за лекарство было и что за болезнь, но фишка раскрылась, когда дискретизировали литерные данные... то есть когда стали анализировать не числа в показателях, а добавили в выборку этиологические данные... и тогда фильтры пожевали-пожевали и показали, что при определенной этиологии эффективность плацебо растет, а этиологические условия просто распространилизь значительно по миру...

может это и зашквар, но я нихера не поняла

задайте вопрос, я попробую объяснить

"Я в биологии не силен, но..."

Вроде это примерно то, о чем вам говорили. Можно сколько угодно увеличивать выборку, но пока ты не догадаешься, что еще может влиять на результат, это все бесполезно))

Собственно да, основная непонятка, как это противоречит тому, с чего начался флуд

в том то и прикол, что этиология была в исходных данных, просто аналитики ее не отдавали на анализ, типа, ну написал там врач что-то вроде "первые симптомы зарегистрированы в таких-то условиях" и когда вот эти условия (ключевые слова из них на самом деле) отдали на анализ, оказалось, что вот их-то при всех проблемах записи и регистрации 50%+1 семпл верен... тут просто один признак игнорировали из-за сложности обработки... литерные признаки вообще сложно обрабатывать для этого есть отдельные матаппараты

Вряд ли, но спрошу — имел ли кто дело с PNA (peptide nucleic acids)?

Я немношк! 😘

😏

И как почтенная публика справляется с импостер-синдромом?

Со слезами.