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

 

[DrgLena]

DoctorStat, это справедливо для любой множественной регрессии. В данном случае полезно посмотреть именно динамику показателей при двух различных исходах дисперсионным анализом для повторных измерений, с тем чтобы уловить время, когда появляется повышение пульса и снижение давления, предиктором может быть именно разница этих или и других показателей и эти разницы могут входить в логистическую модель.
В моделях с полным разделением, как в данном случае, статистические тесты ненаждежны.
Для этого примера, одна из программ выдает предупреждение:
******** WARNING ******** WARNING ******** WARNING ******** WARNING ********
Your dataset had COMPLETE SEPARATION which means that the maximum likelihood routine
did NOT converge so the statistical tests are not valid. Although the prediction equations
correctly classified all of your data, they may not do so for other observations.
Complete Separation often occurs because your sample size is too small.
******** WARNING ******** WARNING ******** WARNING ******** WARNING ********

В этих условиях, сколько программ, столько и коэффициентов разных получится.

Сообщение отредактировал DrgLena - 27.09.2011 - 22:11