Форум врачей-аспирантов

Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )

3 страниц V  < 1 2 3 >  
Добавить ответ в эту темуОткрыть тему
> Регрессия Кокса
DrgLena
сообщение 11.01.2012 - 11:06
Сообщение #16


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1323
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



Моелирование - это есть поиск зависимостей, но не увлекайтесь, если ваши группы гетерогенны по факторам более значимым, чем те, что вы изучаете.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Alex_Z
сообщение 11.01.2012 - 14:37
Сообщение #17


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 59
Регистрация: 23.12.2011
Пользователь №: 23383



А позволите еще вопрос?

Факторы лучше анализировать вместе или отдельно? Или в каких случаях как? От набора факторов значительно может меняться достоверность некоторых из них.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Игорь
сообщение 11.01.2012 - 17:55
Сообщение #18


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 964
Регистрация: 10.04.2007
Из: Россия
Пользователь №: 4040



Цитата(Alex_Z @ 11.01.2012 - 15:37) *
А позволите еще вопрос?

Факторы лучше анализировать вместе или отдельно? Или в каких случаях как? От набора факторов значительно может меняться достоверность некоторых из них.

Позволю себе процитировать из справки AtteStat (относительно логистической регрессии, но в данном случае прием может также сработать):

"Сравнительная оценка прогностической ценности параметров представлена в работе Плавинской с соавт., причем в качестве альтернативы классической m-мерной множественной логистической регрессии использованы m логистических регрессий для каждого параметра объекта в отдельности. Данный эффективный прием может быть легко реализован пользователем настоящего программного обеспечения путем простой манипуляции с исходными данными, в том числе и для других родственных методов распознавания.
...
Список литературы
...
Плавинская С.И., Плавинский С.Л., Шестов Д.Б. Прогностическая значимость основных факторов риска у женщин по данным популяционного исследования и шкала риска смерти от ССЗ // Российский семейный врач, 2006, N 4, с. 4-9."

Сообщение отредактировал Игорь - 11.01.2012 - 18:03


Signature
Ebsignasnan prei wissant Deiws ainat! As gijwans! Sta ast stas arwis!
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Alex_Z
сообщение 11.01.2012 - 19:22
Сообщение #19


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 59
Регистрация: 23.12.2011
Пользователь №: 23383



Игорь, спасибо! Очень интересно. Пока не могу ее найти. У вас ее нет? Если в и-нете не найду, в ЦНМБ поеду.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Alex_Z
сообщение 11.01.2012 - 20:05
Сообщение #20


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 59
Регистрация: 23.12.2011
Пользователь №: 23383



Перед тем как провести анализ Кокса нужно проверять факторы на корреляцию? И каким способом это лучше делать? Можно оценить связь между всеми сразу факторами папарно (их 6 штук, в каждом число градаций 2-5). Или оценивать наличие связей попарно вручную?
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DrgLena
сообщение 11.01.2012 - 22:44
Сообщение #21


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1323
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



Интересно, как вы эту самую корреляцию посчитаете между локализацией и флорой, например. Это что количественные переменные или упорядоченные категории? Начнитие изучение статистики, корреляция - не медицинский термин.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DrgLena
сообщение 11.01.2012 - 22:48
Сообщение #22


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1323
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



Цитата(Alex_Z @ 11.01.2012 - 15:37) *
Факторы лучше анализировать вместе или отдельно? Или в каких случаях как? От набора факторов значительно может меняться достоверность некоторых из них.

Почитайте, что такое независимое влияние фактора риска. Оценка фактора в одновариантной и мультивариантной логистической регрессии будет различной.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Игорь
сообщение 12.01.2012 - 05:43
Сообщение #23


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 964
Регистрация: 10.04.2007
Из: Россия
Пользователь №: 4040



Цитата(DrgLena @ 11.01.2012 - 23:44) *
Интересно, как вы эту самую корреляцию посчитаете между локализацией и флорой, например. Это что количественные переменные или упорядоченные категории? Начнитие изучение статистики, корреляция - не медицинский термин.

Корреляцию - никак. Связи типа корреляции - можно.
Цитата(Alex_Z @ 11.01.2012 - 21:05) *
Перед тем как провести анализ Кокса нужно проверять факторы на корреляцию? И каким способом это лучше делать? Можно оценить связь между всеми сразу факторами папарно (их 6 штук, в каждом число градаций 2-5). Или оценивать наличие связей попарно вручную?

Попарно посчитать корреляцию и связи типа корреляции. Почему "вручную"? - Программы есть.

Сообщение отредактировал Игорь - 12.01.2012 - 05:45


Signature
Ebsignasnan prei wissant Deiws ainat! As gijwans! Sta ast stas arwis!
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Alex_Z
сообщение 12.01.2012 - 09:39
Сообщение #24


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 59
Регистрация: 23.12.2011
Пользователь №: 23383



"Вручную" - это я имел в виду несколько раз оценить параметры попарно. Считаю все, конечно, не "вручную", а в SPSS. Просто когда оцениваю корреляцию коэффициентом Спирмена, то в SPSS можно загнать сразу все параметры, и программа попарно сама все сравнить. Выдаст таблицу, где в столбце и строке будут эти параметры, а в ячейках - уровни значимости. А в хи-квадрат нужно создать несколько "попарных" расчетов. Вот, что я имел в виду.

Я считал, что наличие связей между качественными переменными можно оценить при помощи хи-квадрат Пирсона. Нет? И если эти связи выявлены, то одновременно учитывать эти факторы в модели Кокса вроде как некорректно. Вот, так я считал...
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Alex_Z
сообщение 12.01.2012 - 10:24
Сообщение #25


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 59
Регистрация: 23.12.2011
Пользователь №: 23383



Я правильно понимаю, что поскольку сравниваю именно наминативные признаки, то беру только первую строку в таблице "симметричные меры"?

И нужно ли все таки оценивать связь между признаками, прежде чем оценивать их как факторы риска в регрессионном анализе?
Эскизы прикрепленных изображений
Прикрепленное изображение
 
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Игорь
сообщение 12.01.2012 - 16:33
Сообщение #26


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 964
Регистрация: 10.04.2007
Из: Россия
Пользователь №: 4040



Цитата(Alex_Z @ 12.01.2012 - 10:24) *
Я правильно понимаю, что поскольку сравниваю именно наминативные признаки, то беру только первую строку в таблице "симметричные меры"?

Никогда с SPSS (да и другими проприетарными пакетами) сам не работал - не смогу помочь.
Цитата(Alex_Z @ 12.01.2012 - 10:24) *
И нужно ли все таки оценивать связь между признаками, прежде чем оценивать их как факторы риска в регрессионном анализе?

Вообще говоря, никто этого не требует. Корреляционная связь между количественными признаками или связь типа корреляции между неколичественными или разнородными признаками при ее наличии начинает "мешать" корректному проведению расчета. Если расчет проходит без ошибок, я бы проверять не стал.

Но вот если корреляционные связи существенны, тогда необходимо выявить такие факторы - называется "проблема мультиколлинеарности". Для этого есть специальные методы (не помню уже, рассматривалась ли проблема на данном форуме). Удобный метод называется "алгоритм Фаррара-Глаубера, который фактически представляет собой совокупность трех методов, о которых подробно рассказано в ряде источников. Есть источники на английском и на украинском языках. Программно метод реализован в бесплатном пакете ME.com, доступном для скачивания с сайта проекта AtteStat (у этих двух проектов - общая математическая библиотека). Там же есть необходимые ссылки.

Сообщение отредактировал Игорь - 12.01.2012 - 16:36


Signature
Ebsignasnan prei wissant Deiws ainat! As gijwans! Sta ast stas arwis!
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
100$
сообщение 12.01.2012 - 17:33
Сообщение #27


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 696
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694



Мулитиколлинеарность факторов чаще всего является (относительнвм) злом в случае оценивании модели методом наименьших квадратов (МНК). Т.к. этот метод оценивания в регрессии Кокса неприменим, то и беспокоиться особо не о чем.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DrgLena
сообщение 12.01.2012 - 17:38
Сообщение #28


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1323
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



Цитата(Alex_Z @ 12.01.2012 - 11:24) *
Я правильно понимаю, что поскольку сравниваю именно наминативные признаки, то беру только первую строку в таблице "симметричные меры"?

Нет, не правильно.

Alex_Z' Никакие строки из приведенной таблицы вам не нужны. К вашим чисто номинальным признакам понятие мультиколлинеарности не относится. Мультиколлинеарность ? это множественная совместная линейность. Высокая, вернее, точная коллинеарность означает, что регрессоры не являются линейно независимыми и в этом случае линейнозависимые коэффициенты оценить невозможно. Как с этом бороться - читать, читать?
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DrgLena
сообщение 12.01.2012 - 17:44
Сообщение #29


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1323
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



Цитата(100$ @ 12.01.2012 - 17:33) *
Мулитиколлинеарность факторов чаще всего является (относительнвм) злом в случае оценивании модели методом наименьших квадратов (МНК). Т.к. этот метод оценивания в регрессии Кокса неприменим, то и беспокоиться особо не о чем.

http://translate.google.com.ua/translate?h....pdf&anno=2
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Игорь
сообщение 12.01.2012 - 17:51
Сообщение #30


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 964
Регистрация: 10.04.2007
Из: Россия
Пользователь №: 4040



Цитата(100$ @ 12.01.2012 - 18:33) *
Мулитиколлинеарность факторов чаще всего является (относительнвм) злом в случае оценивании модели методом наименьших квадратов (МНК). Т.к. этот метод оценивания в регрессии Кокса неприменим, то и беспокоиться особо не о чем.

Да, в регрессии Кокса применяется метод максимального правдоподобия (подробный вывод формул в AtteStat-е есть). А важна или нет мультиколлинеарность, можно посмотреть на реальных расчетах. Мне, честно говоря, не хочется. Но если кто-то возьмет на себя заботу проверить какой-нибудь пример, ознакомлюсь с интересом.

К сожалению, хорошо знаком с обсуждаемым предметом лишь с вычислительной стороны, поэтому практически лучше делать так, как говорит уважаемая DrgLena.

Сообщение отредактировал Игорь - 12.01.2012 - 17:57


Signature
Ebsignasnan prei wissant Deiws ainat! As gijwans! Sta ast stas arwis!
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 

3 страниц V  < 1 2 3 >
Добавить ответ в эту темуОткрыть тему