Версия для печати темы

Автор: Шахматист 19.08.2014 - 16:44

Использую программу Statistica 6.0... Пытаюсь использовать.
Модуль логлинейный анализ. Где отображаются коэффициенты b уравения регрессии?

Автор: nokh 22.08.2014 - 19:16

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.

Автор: Шахматист 26.08.2014 - 16:53

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 ) : 562

Автор: TheThing 15.09.2014 - 12:59

Цитата(Шахматист @ 26.08.2014 - 16:53)

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 ) : 562