Логистическая регрессия? Опции

[DrgLena]

p2004r, вы продемонстрировали, что моделирование - это искусство. У Автора есть первичная клиническая гипотеза, и есть достаточно средств, чтобы выбрать лучшее статистическое доказательство.

[mamalita]

Медленно но верно тем самым и занимаюсь. Мне нужно вникнуть в суть самого метода, а на это времени катастрофически не хватает. А по поводу клинической гипотезы скажу. Что лучше всего новому методу лечения как раз должны поддаваться МТС размером 2-3см, конечно округление до 0,5 условно, можно наверное разделить и по 1 см. МТС размером больше 3,5 см часто не могут подвергнуться полному удалению и тогда высок риск рецидива, а слишком маленькие могут быть не удалены из-за плохой визуализации.

[mamalita]

Начала с самого начала и сразу проблема: при открытии рабочего пространства выдает "ошибка: неправильное магическое число файла (файл может быть поврежден) данные не загружены Вдобавок: предупреждение файл "имя" имеет магическое число 'непонятные знаки' использование сохраненных версий более ранних чем 2 не одобряется" - чтобы это могло значить? Может быть то же самое можно сделать в другой кнопочной программе (есть SPSS, statistica6, attestat). Спасибо.

[p2004r]

Начала с самого начала и сразу проблема: при открытии рабочего пространства выдает "ошибка: неправильное магическое число файла (файл может быть поврежден) данные не загружены Вдобавок: предупреждение файл "имя" имеет магическое число 'непонятные знаки' использование сохраненных версий более ранних чем 2 не одобряется" - чтобы это могло значить? Может быть то же самое можно сделать в другой кнопочной программе (есть SPSS, statistica6, attestat). Спасибо.

вот csv файл с Вашими данными, далее запускаете R и в окне команд просто вставляете мои команды из комментариев...

файл распаковать в рабочую папку R и вот такая команда загружает его под именем data

data <- read.csv2("кол-во-размер-рецидив.csv")

её прямо печатаете (или копируете контрл-c контрл-v) в окне R (меню лучше пока не трогать все что там есть не относится к собственно вычислениям в среде).


Можно прямо продвигаться (копируя команды) начиная с сообщения http://forum.disser.ru/index.php?showtopic...ost&p=12224

особенно полезно прочитать и немного поделать примеры из перевода руководства http://m7876.wiki.zoho.com/Introduction-to-R.html

PS повторить трансформацию данных в другой программе работающей по "кнопочному" принципу будет довольно затруднительно и трудоемко.

Сообщение отредактировал p2004r - 5.12.2011 - 14:11

Прикрепленные файлы

 кол_во_размер_рецидив.rar ( 968 байт ) Кол-во скачиваний: 326

 

[mamalita]

Все делаю как написано программа отвечает : не могу открыть соединение, не могу открыть файл, сохраняю его в расширении CSV(разделитель запятые)?
Теперь по теории. Понимаю что мне нужно что-то почитать желательно с примерами, может дадите ссылку. Потому что до момента разбиения на интервалы и определения количества попадания в эти интервалы МТС я поняла а дальше туман. Например новые данные для 1 случая 40010 это значит 4 попали в первый интервал, 1 в четвертый?

[p2004r]

Все делаю как написано программа отвечает : не могу открыть соединение, не могу открыть файл, сохраняю его в расширении CSV(разделитель запятые)?
Теперь по теории. Понимаю что мне нужно что-то почитать желательно с примерами, может дадите ссылку. Потому что до момента разбиения на интервалы и определения количества попадания в эти интервалы МТС я поняла а дальше туман. Например новые данные для 1 случая 40010 это значит 4 попали в первый интервал, 1 в четвертый?

1. В предыдущем посте присоединен раровский архив, в нем готовый csv файл. Это он не читается примером команды из форума?

2. Вообще сохранять русские ексель данные в csv надо с разделителем ";" иначе конфликт с тем фактом, что десятичную точку в русском екселе заменяет запятая. И я по моему всегда удаляю из результата сохранения двойные кавычки в редакторе с помощью автозамены.

Теория

Мы выбрали группировку 0.5-1, 1-2, 2-3, 3-4, 4-5. Первый случай "1.0 1.0 1 1 4 NA".
По выбранным интервалам группировки 4 случая в первом интервале и 1 случай в четвертом.

Код

## поместить результат в result
result<-t(apply(mts,                #для таблицы mts                            
                  1,                #для каждой строки
                  function (x) hist(x,  # посчитать функцию из hist() где каждая строку как x
                                    plot=FALSE, # запретить выводит hist() рисунок
                                    breaks=c(0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0) # разбить по интервалам заданным точками
                                    )$counts      # взять из результата hist() только вектор числа попаданий в интервалы
                ) # apply() закончилась
         ) # поменять строки и столбцы местами (транспонировать)

Сообщение отредактировал p2004r - 6.12.2011 - 14:32

[mamalita]

[quote name='p2004r' date='6.12.2011 - 15:30' post='12448']
1. В предыдущем посте присоединен раровский архив, в нем готовый csv файл. Это он не читается примером команды из форума?


И он тоже, на этот файл программа выдает туже ошибку.

[p2004r]

И он тоже, на этот файл программа выдает туже ошибку.

1) вы его распаковали ?

2) какую команду вводите на загрузку?

скопируйте что происходит в окне ввода команд в ответ

[mamalita]

> data <- read.csv2("кол-во-размер-рецидив.csv")
Ошибка в file(file, "rt") : не могу открыть соединение
Вдобавок: Предупреждение
In file(file, "rt") :
не могу открыть файл 'Р?Р?Р?-Р?Р?-С?азР?Р?С?-С?Р?С?РёР?РёР?.csv': No such file or directory
>
>
Вот такие результаты выдает

[p2004r]

> data <- read.csv2("кол-во-размер-рецидив.csv")
No such file or directory

попробуйте вот так, положив файл в папку на диск C:

data <- read.csv2("c:\\имя _папки_с_данными_на_диске_С\\кол-во-размер-рецидив.csv")

[mamalita]

Спасибо, данные ввелись. Вопрос 1. вместо имен переменных - абракадабра "Р?Р?Р?Р?С? Р?Р?Р..Р?Р? С?С?Р?Р?Р?РёР..С?Р.Р.Р?Р?С? Р?С.С?1 Р?С.С?2 Р?С.С?3 Р?С.С?4 Р?С.С?5 Р?С.С?6 С?С?Р?Р?Р.С?Р?С.Р..С?Р.Р.Р?Р?С? С?Р?С.РёР?РёР? С?С?Р?Р?" Что-то здесь не так?
2. почему после head(data) выводится только 6 переменных?
Дошла до части второй Вашего поста. Ввела все как указано вот что получила: > names(data)[1] "номер" "кол.во" "средний.размер" "мтс1"
Ошибка: неожиданный строковая константа в "names(data)[1] "номер""
Еще раз спасибо за Ваш нелегкий труд

[p2004r]

Спасибо, данные ввелись. Вопрос 1. вместо имен переменных - абракадабра "Р?Р?Р?Р?С? Р?Р?Р..Р?Р? С?С?Р?Р?Р?РёР..С?Р.Р.Р?Р?С? Р?С.С?1 Р?С.С?2 Р?С.С?3 Р?С.С?4 Р?С.С?5 Р?С.С?6 С?С?Р?Р?Р.С?Р?С.Р..С?Р.Р.Р?Р?С? С?Р?С.РёР?РёР? С?С?Р?Р?" Что-то здесь не так?
2. почему после head(data) выводится только 6 переменных?
Дошла до части второй Вашего поста. Ввела все как указано вот что получила: > names(data)[1] "номер" "кол.во" "средний.размер" "мтс1"
Ошибка: неожиданный строковая константа в "names(data)[1] "номер""
Еще раз спасибо за Ваш нелегкий труд

1. В моем файле все в UTF-8. Очевидно под виндовс используется другая кодировка по умолчанию. Попробуйте так

Код

data <- read.csv2("c:\\имя _папки_с_данными_на_диске_С\\кол-во-размер-рецидив.csv", fileEncoding = "UTF-8" )

2. Возможно это следствие несовпадения кодировки, попробуйте на вновь импортированных данных.

[p2004r]

Для посчитанных мною по вашим коэффициентам, приведенным выше, значение площади ROC максимально=0,85, по приведенным вами вероятностям, чуть ниже 0,83. А по моей модели учитывающей только число и макс размер 0,79. Статистически площади на различаются.

Отличная библиотека для работы с ROC, развитая графика

http://web.expasy.org/pROC/

встроенный бутстреп используется легко и непринужденно

Код

> library(pROC)
> a<-roc(data$рецидив.до.года, read.csv2("predict.csv")[,2])

> plot(a)

> ci.auc(a, boot.n=10000)
95% CI: 0.7322-0.9233 (DeLong)

> ci.se(a, boot.n=10000)
Loading required package: tcltk
Загружаю интерфейс Tcl/Tk... готово
95% CI (10000 stratified bootstrap replicates):
  sp  se.low se.median se.high
0.0 1.00000    1.0000  1.0000
0.1 0.98740    0.9969  1.0000
0.2 0.97270    0.9937  1.0000
0.3 0.94000    0.9906  1.0000
0.4 0.80300    0.9851  1.0000
0.5 0.72730    0.9154  1.0000
0.6 0.68480    0.8182  0.9864
0.7 0.64050    0.7727  0.8982
0.8 0.54850    0.7091  0.8485
0.9 0.05114    0.6015  0.7631
1.0 0.00000    0.0000  0.6364

> ci.sp(a, boot.n=10000)
95% CI (10000 stratified bootstrap replicates):
  se sp.low sp.median sp.high
0.0 1.0000    1.0000  1.0000
0.1 0.8889    0.9630  1.0000
0.2 0.8889    0.9630  1.0000
0.3 0.8519    0.9630  1.0000
0.4 0.8148    0.9274  1.0000
0.5 0.8148    0.9259  1.0000
0.6 0.7556    0.9048  1.0000
0.7 0.5580    0.8112  0.9585
0.8 0.4111    0.6444  0.8691
0.9 0.3352    0.5136  0.6963
1.0 0.0000    0.0000  0.5926

> ci.thresholds(a, boot.n=10000)
95% CI (10000 stratified bootstrap replicates):
thresholds sp.low sp.median sp.high se.low se.median se.high
       -Inf 0.0000    0.0000  0.0000 1.0000    1.0000  1.0000
  0.3723259 0.2593    0.4444  0.6296 0.9545    0.9848  1.0000
  0.6950756 0.5185    0.7037  0.8519 0.6818    0.7879  0.8788
  0.8096497 0.8148    0.9259  1.0000 0.4697    0.5909  0.7121
  0.9343796 0.8889    0.9630  1.0000 0.2273    0.3333  0.4394
        Inf 1.0000    1.0000  1.0000 0.0000    0.0000  0.0000

sens.ci <- ci.se(a, specificities=seq(0, 1, .1))
     plot(sens.ci, type="shape", col="lightblue")

sens.cp <- ci.sp(a, specificities=seq(0, 1, .1))
     plot(sens.cp, type="shape", col="blue")

     plot(sens.cp, type="bars")
     plot(sens.ci, type="bars")

Эскизы прикрепленных изображений