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: 353

 

[DrgLena]

Я думаю, что матрица корреляций предикторов вырождена, т.е. нельзя вычислить обратную матрицу. Иногда при этом корреляции искусственно уменьшают путем прибавления малой константы к диагональным элементам матрицы, потом вычисляют обратную. В данном случае важно оценить каждый предиктор, а не их совместное влияние, поскольку они сильно коррелируют между собой.
И лучше перейти к бинарным значениям, тогда снижение давления ниже 105 и повышение рульса более 112 - фатальны для состояния "1", вероятность практически =100%. А для количественных показателей повышение пульса на 1 удар или снижение давление на 1 мм.рт.ст влияет на шанс в 1,23 и в 0,81 раз.

[DoctorStat]

Я думаю, что матрица корреляций предикторов вырождена, т.е. нельзя вычислить обратную матрицу.

Коэффициент корреляции между параметрами САД и Пульс, посчитанный в Excel, равен r=-0,67. Значение модуля r близко к 1, следовательно, данные предикторы сильно связаны. Уважаемые люди, вроде Пэтри и Сэбина в книге "Наглядная статистика в медицине" не рекомендуют использовать высококоррелированные переменные в анализе множественной регрессии именно из-за их большой зависимости.

Сообщение отредактировал DoctorStat - 27.09.2011 - 21:25