multifactor dimensionality reduction Опции

[_alena_]

всем привет. очень нуждаюсь в помощи и советах.... кто то знаком с multifactor dimensionality reduction??? что можно почитать о том как работать в этой среде? для каких видов данных она предназначена??? а то мне все что встречалось касается генной информации. можно ли применять другие выборки? спасибо

[TheThing]

Да выкладывайте уже, сможем-сможем

[_alena_]

Да выкладывайте уже, сможем-сможем

Cпасибо, только не хочу чтоб кто то что то сделал, выложил и все... я хочу сама разобраться... у меня есть много вопросов....

Задача моя посмотреть какие переменные влияют на исходную "Прогресс".

Что я уже делала с этими данными - строила корреляцию Кенделла и Тауба, результаты практически не отличаются...затем все переменные вводила в дискриминантный анализ и логистическую регрессию. результаты тоже между собой не давали особых отличий. Тоесть у меня если правильно - то появился список этих переменных?
Есть еще вопрос который стоило задать вначале - правильно ли я определила тип переменных???

Если все до этого было более менее правильно то теперь мне еще нужно точно так же с помощью MDR проверить какие переменные влияют на "Прогресс"

Прикрепленные файлы

 1.rar ( 12,36 килобайт ) Кол-во скачиваний: 352

 

[_alena_]

у меня есть много вопросов....
Что я уже делала с этими данными - строила корреляцию Кенделла и Тауба, результаты практически не отличаются...затем все переменные вводила в дискриминантный анализ и логистическую регрессию. результаты тоже между собой не давали особых отличий. Тоесть у меня если правильно - то появился список этих переменных?
Есть еще вопрос который стоило задать вначале - правильно ли я определила тип переменных???
Если все до этого было более менее правильно то теперь мне еще нужно точно так же с помощью MDR проверить какие переменные влияют на "Прогресс"

почему на мои вопросы никто не дал ни единого ответа

[p2004r]

почему на мои вопросы никто не дал ни единого ответа

По поводу кодирования признаков и выбора шкал измерения признаков:

тип кровообращения в одну переменную объединять не стоит, в анализе надо дать оценку наличию или отсутствию диагностического признака. поэтому заменяем один параметр "тип" на три эквивалентных --- тип1, тип 2, тип3.

В случае со статинами все сложнее, на самом деле там есть бинарный признак "прекратил терапию", бинарный признак "доза-терапии-эффективна", и бинарный признак "терапия велась".


Критерий эффективности признака для включения в модель целевой переменной это как меняется AIC модели в результате включения-исключения этого признака.

[p2004r]

В случае со статинами все сложнее, на самом деле там есть бинарный признак "прекратил терапию", бинарный признак "доза-терапии-эффективна", и бинарный признак "терапия велась".

Вот преобразование статинов

Код

Статины:
1-не применяются
2-применяются (неэффективная доза)
3-применяются (эффективная доза)
4-прекратили прием (эффективная доза)
5-прекратили прием (неэффективная доза)


> statin.ter <- rep(1,length(data.sh$Statiny))
> statin.break <- rep(0,length(data.sh$Statiny))
> statin.doz  <- rep(0,length(data.sh$Statiny))
> statin.ter[data.sh$Statiny==0]<-0
> statin.break[data.sh$Statiny==4 | data.sh$Statiny==5]<-1
> statin.doz[data.sh$Statiny==3 | data.sh$Statiny==4]<-1
> statin.ter
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[39] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
> statin.break
[1] 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
[39] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0
> statin.doz
[1] 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0
[39] 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0

но они увы ничего в модели не добавляют

Код

> m.statin <-glm(Progres~ statin.break + statin.doz,
+             family=binomial(logit),
+             data.sh.f)
> roc.m.statin <- roc(data.sh.f$Progres,               # данные из выборки
+                  predict(m.statin, type="response")) # предсказание модели
> auc(roc.m.statin)
Area under the curve: 0.512

AUC практически равен 0.5

Сообщение отредактировал p2004r - 21.03.2012 - 13:30