Коэффициенты в уравнении логитрегрессии |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Коэффициенты в уравнении логитрегрессии |
19.08.2014 - 16:44
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 3 Регистрация: 11.08.2014 Пользователь №: 26577 |
Использую программу Statistica 6.0... Пытаюсь использовать.
Модуль логлинейный анализ. Где отображаются коэффициенты b уравения регрессии? |
|
22.08.2014 - 19:16
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1202 Регистрация: 13.01.2008 Из: Челябинск Пользователь №: 4704 |
Кому-то нужно объяснить почему никто не отвечает...
Если адекватный человек имеет вопросы, то в первую очередь ищет ответы в книгах и интернете. Самостоятельно. На некоторые вопросы ответы лежат не на поверхности - тогда остаётся просить помощи у более опытных коллег. Меня спрашивают и я спрашиваю. Почти все здесь что-то спрашивают. Но эта помощь из категорий: 1) Какой метод использовать и что про него почитать? Т.к. из нескольких популярных книг (перечислить) и бесчисленного количества интернет-ресурсов я не смог найти того, что подходит для моей задачи. 2) Что выбрать? Как лучше решить задачу в моём случае если возможны варианты и что про это почитать, чтобы понять почему. 3) Что я делаю неправильно? Привести свои расчёты и описать проблему. Вам скорее всего не будут отвечать на вопросы, ответы на которые есть в любом учебнике или на первой странице результатов поиска гугла. Такие вопросы воспринимаются коллегами как неуважение к ним, т.к. их просят выполнить работу вместо вопрошающего, который сам ничего делать не хочет. В любом нормальном источнике с описанием критерия Фишера есть все ответы. Помощь к программе к таким источникам не относится: все зависит от того, на какой уровень пользователя ориентировались программисты и насколько редкие, необычные методы или алгоритмы ими были использованы. В любом источнике по логистической регрессии или по логлинейному анализу достаточно информации чтобы понять, что это разные методы. Просто нужно хоть что-то прочитать прежде чем спрашивать. Сообщение отредактировал nokh - 22.08.2014 - 19:21 |
|
26.08.2014 - 16:53
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 3 Регистрация: 11.08.2014 Пользователь №: 26577 |
Объяснюсь. Я не крутой - поэтому по-деревянному.
Была создана база данных учитывающая симптомы, лабораторные и УЗИ данные в группе пациентов с и без заболевания. Критерии непараметриеские. Далее проанализированы различия непараметрических критериев (ОШ с ДИ, кси-квадрат). Отобраны симптомы, у которых различия отмечены при p<0,001. Далее - идея в создании шкалы для диагностики заболевания с использованием данных симптомов. Т. е. предсказание исхода на основании имеющихся факторов. Для этого (Единственный с трудом переваренный источник - Реброва (ну еще BaseGroup), другие - ну не могу понять, от формул волосы дыбом встают), как понял, можно использовать логистическую регрессию. В программу Statistica 6.0 занес свою базу. Модуль сТАТИСТИКА - НЕЛИНЕЙНЫЕ МОДЕЛИ - НЕЛИНЕЙНАЯ ОЦЕНКА - QUICK LOGIT REGRESSION. После выбора зависимой переменной (Наличие/отсутствие заболевания) ввожу набор независимых (в приведенном файле пока тупо все симптомы, для примера). Получаю Summary (текстовой файл прилагается). Где в этом саммэри коэффициенты регрессии для переменных? Первая строка Estimate? Model.txt ( 2,89 килобайт ) Кол-во скачиваний: 562 |
|
15.09.2014 - 12:59
Сообщение
#4
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 116 Регистрация: 20.02.2011 Пользователь №: 23251 |
Объяснюсь. Я не крутой - поэтому по-деревянному. Была создана база данных учитывающая симптомы, лабораторные и УЗИ данные в группе пациентов с и без заболевания. Критерии непараметриеские. Далее проанализированы различия непараметрических критериев (ОШ с ДИ, кси-квадрат). Отобраны симптомы, у которых различия отмечены при p<0,001. Далее - идея в создании шкалы для диагностики заболевания с использованием данных симптомов. Т. е. предсказание исхода на основании имеющихся факторов. Для этого (Единственный с трудом переваренный источник - Реброва (ну еще BaseGroup), другие - ну не могу понять, от формул волосы дыбом встают), как понял, можно использовать логистическую регрессию. В программу Statistica 6.0 занес свою базу. Модуль сТАТИСТИКА - НЕЛИНЕЙНЫЕ МОДЕЛИ - НЕЛИНЕЙНАЯ ОЦЕНКА - QUICK LOGIT REGRESSION. После выбора зависимой переменной (Наличие/отсутствие заболевания) ввожу набор независимых (в приведенном файле пока тупо все симптомы, для примера). Получаю Summary (текстовой файл прилагается). Где в этом саммэри коэффициенты регрессии для переменных? Первая строка Estimate? Model.txt ( 2,89 килобайт ) Кол-во скачиваний: 562 Да, они самые в Estimate, при экспоненцировании которых, получаете отношения шансов (odds ratio). P.S. Может все таки шахматы лучше? |
|