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

[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