Качество логистической модели Опции

[nokh]

Впервые столкнулся с ситуацией, когда отдельные показатели высоко статистически значимы в отдельных моделях бинарной регрессии. Однако при объединении в множественной регрессии они становятся резко незначимыми (р порядка 0,99), хотя сама модель значима и обладает 100%-ной чувствительностью и специфичностью. Для файла примера выбрал только 2 показателя - систолическое артериальное давление и пульс. Как быть? Как показать такую модель и как ей верить?

Прикрепленные файлы

 Смерть_САД_Пульс.rar ( 1,63 килобайт ) Кол-во скачиваний: 369

 

[nokh]

Благодарю откликнувшихся!

>p2004r Это задача множественной логистической регрессии. Она неоднократно обсуждалась на форуме, поэтому я и не стал подробно описывать данные. Задача: найти зависимость бинарного отклика "смерть" одновременно от двух количественных показателей. В R видел разные варианты, но, возможно, проще через обобщённую линейную модель с биномиальным откликом и связующей функцией logit. Интересно, что для этого примера выдаст R, но я быстро в ней не сработаю:((
В программе которой пользовался получил следующие результаты.
Модель целиком:
отношение правдоподобия = 70,852; df=2; Р<0,0001.
Параметры модели:
Пульс. Коэффициент = 5,6651 +/- 1167,5605; Р=0,9961;
САД. Коэффициент = -3,6163 +/- 751,7844; Р=0,9962;
Константа=-246,7322
При использовании бутстрепа стандартные ошибки коэффициентов регрессии получаются намного меньше, но всё равно это намного хуже по сравнению с результатами бинарных логистических регрессий по отдельным параметрам.

>DrgLena. Вероятно так и есть, что-то там выродилось... В принципе все показатели (их у меня 5) количественные - можно было и дискриминантную функцию построить. Но хотелось логистическую модель, чтобы выдавала именно вероятности летального исхода. У нас данных много - в динамике до исхода: выздоровление (перевод из реанимации) или смерть. Я взял данные на момент исхода. Хотел построить модель и посмотреть её прогнозные свойства на тех же пациентах, но с использованием данных, собранных за сутки до исхода, за 2 суток, за 7 и т.п. Т.е хотел посмотреть как далеко она сохранит свою высокую диагностическую эффективность. В идеале хотели построить интегральную шкалу тяжести состояния пациента, по которой можно в динамике оценивать его состояние. А на практике врачи ориентируются именно по тому принципу как вы описали, т.е. по выходу отдельных показателей из коридора условной нормы. Но если использовать отдельные показатели - не знаю как объединить их в единую схему???