Логистическая регрессия? Опции

[mamalita]

Добрый день! Прошу помощи в анализе данных. Мы имеем 100 человека больных с метастазами в печени, лечили их хирургическим путем и наблюдали их в течение 6 лет и диагностировали у них новые метастазы и рецидивы. Суть работы заключается в том, чтобы доказать, что реже всего на 1 и 2 годах наблюдения новые МТС возникают у пациентов с количеством МТС 2-3 (у нас были варианты количества от 2-6), и размер их должен быть 2-3 см. То есть кривая частоты прогресии имеет форму колокола обращенного вершиной вниз - 1 см - часто возникает прогрессия, больше 3 - тоже. Наиболее оптимальным является размер очага для хирургического лечения 2-3 см. Вопрос как представить эти данные и их анализировать: средний и суммарный размер не учитывают разницы: то ли у больного было 3 очага по 2 см то ли 1 и 6 см что совсем не благоприятно. Если брать каждый метастаз как отдельную переменную то у разных людей будет разное количество переменных (от 2 до 6штук), но этот вариант наиболее приемлем в соответствии с поставленной задачей. Теперь вопрос каким методом воспользоваться, чтобы доказать что идеальным для лечения является количество МТС 2-3 при размере 2-3см. Еще момент : размер МТС имеет мини манимальное округление до 0, 5 разброс от 1 до 6 см (т.е. всего 12 значений). Может быть их можно как-то объединить и логически видоизменить? Я уже просто голову сломала. Очень нужен свежий взгляд. Спасибо

[DrgLena]

Топикстартер жалуется на проблему "как засунуть в регрессию переменное число показателей". По моему мнению мой способ работает.

Важно ведь не как засунуть, а что будет на выходе.
Покажите, пожалуйста как работает ваш способ, например, на тех же больных, которых привела я под номером 25 и 35. Покажите, 1) чему равна вероятность рецидива до года, 2) приведите рассчетное время рецидивирования в мес. А потом перейдем к кокс регрессии.

[p2004r]

Важно ведь не как засунуть, а что будет на выходе.
Покажите, пожалуйста как работает ваш способ, например, на тех же больных, которых привела я под номером 25 и 35. Покажите, 1) чему равна вероятность рецидива до года, 2) приведите рассчетное время рецидивирования в мес. А потом перейдем к кокс регрессии.

Сначала хотелось бы заметить что точность подгонки модели для данных участвовавших в оной крайне подозрительный показатель. Модель выбрана мной по критерию AIC а не минимуму вариации не объясняемой моделью. Только такая модель имеет прогностическую силу.

Как Вы наверное заметили у меня посчитана модель варианта 1

для первоначального разбиения на интервалы группировки результат вот такой

Код

> data.frame(predict(model, type="response"),data$рецидив.до.года)
   predict.model..type....response.. data.рецидив.до.года
1                          0.9753424                    1
2                          0.9753424                    1
3                          0.9471832                    1
4                          0.8419639                    1
5                          0.8419639                    1
6                          0.9471832                    1
7                          0.9471832                    1
8                          0.9753424                    1
9                          0.9215760                    1
10                         0.9753424                    1
11                         0.9837041                    1
12                         0.9837041                    1
13                         0.9471832                    1
14                         0.7773354                    1
15                         0.9753424                    1
16                         0.8419639                    1
17                         0.9471832                    1
18                         0.8419639                    1
19                         0.8419639                    1
20                         0.7773354                    1
21                         0.9215760                    1
22                         0.7773354                    1
23                         0.7773354                    1
24                         0.9837041                    0
25                         0.5091129                    1
26                         0.9753424                    1
27                         0.8419639                    1
28                         0.7773354                    1
29                         0.5091129                    1
30                         0.9837041                    1
31                         0.9215760                    1
32                         0.9837041                    1
33                         0.2355390                    1
34                         0.5091129                    1
35                         0.8419639                    1
36                         0.5091129                    1
37                         0.5091129                    1
38                         0.5091129                    1
39                         0.7773354                    1
40                         0.9837041                    1
41                         0.9753424                    1
42                         0.8419639                    1
43                         0.8419639                    1
44                         0.8419639                    1
45                         0.9471832                    1
46                         0.7773354                    1
47                         0.9471832                    1
48                         0.9471832                    1
49                         0.9471832                    1
50                         0.7773354                    1
51                         0.7773354                    1
52                         0.8419639                    1
53                         0.8419639                    1
54                         0.8419639                    1
55                         0.8419639                    1
56                         0.5091129                    1
57                         0.7773354                    1
58                         0.9471832                    1
59                         0.7773354                    1
60                         0.5091129                    1
61                         0.5091129                    1
62                         0.5091129                    1
63                         0.5091129                    1
64                         0.5091129                    1
65                         0.7773354                    1
66                         0.5091129                    1
67                         0.7773354                    1
68                         0.6128158                    0
69                         0.6128158                    0
70                         0.5091129                    0
71                         0.7773354                    0
72                         0.7773354                    0
73                         0.7773354                    0
74                         0.9215760                    0
75                         0.6128158                    0
76                         0.7773354                    0
77                         0.7773354                    0
78                         0.7773354                    0
79                         0.5091129                    0
80                         0.2355390                    0
81                         0.2355390                    0
82                         0.5091129                    0
83                         0.5091129                    0
84                         0.2355390                    0
85                         0.2355390                    0
86                         0.2355390                    0
87                         0.2355390                    0
88                         0.2355390                    0
89                         0.2355390                    0
90                         0.2355390                    0
91                         0.2355390                    0
92                         0.2355390                    0
93                         0.2355390                    0

PS вот как связана переменная "срок" с предсказанной вероятностью рецидива (присоединяю еще один рисунок)

Сообщение отредактировал p2004r - 16.11.2011 - 20:56

Эскизы прикрепленных изображений