Определение чувствительности и специфичности комбинации маркеров Опции

[Zaycho]

Здравствуйте!

Есть задача определить диагностическую ценность ряда маркеров (допустим, А, В и С) и их комбинаций в диагностике некоторого заболевания.
Я расчитал все параметры (чувствительность, специфичность, PPV, NPV, LR) и построил в SPSS ROC-кривые отдельно для А, В и С.
Как теперь сделать то же самое для комбинаций этих маркеров, допустим, А+В и В+С? Где копать?

Заранее огромное спасибо!

[p2004r]

Здравствуйте!

Есть задача определить диагностическую ценность ряда маркеров (допустим, А, В и С) и их комбинаций в диагностике некоторого заболевания.
Я расчитал все параметры (чувствительность, специфичность, PPV, NPV, LR) и построил в SPSS ROC-кривые отдельно для А, В и С.
Как теперь сделать то же самое для комбинаций этих маркеров, допустим, А+В и В+С? Где копать?

Заранее огромное спасибо!

можно рандомфорест применить и вклад маркеров по его результатам определить. можно логистическую регрессию для полной модели построить и для комбинаций. модели сравнивать через сравнение ROC.

[Zaycho]

можно рандомфорест применить и вклад маркеров по его результатам определить. можно логистическую регрессию для полной модели построить и для комбинаций. модели сравнивать через сравнение ROC.

Big thx за ответ, но я не такой великий спец в статистике - если не затруднит, можно чуть подробнее? Как построить логистическую регрессию для полной модели (как сгруппировать исходные данные?) В идеале - где это все в SPSS и/или Статистике? Ну а если с примером........ ))

Сообщение отредактировал Zaycho - 2.08.2012 - 14:40

[p2004r]

Big thx за ответ, но я не такой великий спец в статистике - если не затруднит, можно чуть подробнее? Как построить логистическую регрессию для полной модели (как сгруппировать исходные данные?) В идеале - где это все в SPSS и/или Статистике? Ну а если с примером........ ))

могу в R показать , но для полного примера нужны данные )

как понимаю есть эксперимент или наблюдение в котором каждому случаю наличия-отсутствия заболевания соответствует строка наличия-отсутствия признаков? если случаи наблюдения-эксперимента не представляют сочетания наличия-отсутствия признаков то естественно ничего хорошего скорее всего не получится.

на такую таблицу (назовем её table) легко натравить randomForest

Код

rf <- randomForest(Болезнь ~ ., data=table,
                             importance=TRUE,
                             proximity=TRUE)

После этого смотрим вклад признаков

Код

varImpPlot(rf)

[Zaycho]

А можно я все-таки покажу исходные данные?
А, В и С - непрерывные величины
Выжил/умер - принимает только 2 значения )

Прикрепленные файлы

 Исходник.zip ( 15,51 килобайт ) Кол-во скачиваний: 381

 

[p2004r]

А можно я все-таки покажу исходные данные?
А, В и С - непрерывные величины
Выжил/умер - принимает только 2 значения )

таблицу чуток пришлось отредактировать от пояснений

Код

rf<-randomForest(data.na[,2:4],factor(data.na$выжил.умер), proximity=TRUE)

> rf

Call:
randomForest(x = data.na[, 2:4], y = factor(data.na$выжил.умер),      proximity = TRUE)
               Type of random forest: classification
                     Number of trees: 500
No. of variables tried at each split: 1

        OOB estimate of  error rate: 31.43%
Confusion matrix:
   0  1 class.error
0 22 11   0.3333333
1 11 26   0.2972973


> round(importance(rf), 2)
  MeanDecreaseGini
A            10.93
B            12.09
C            10.97

> MDSplot(rf, factor(data.na$выжил.умер), k=2, palette=c(1, 2), pch=data.na$выжил.умер)

собственно все случаи делятся явно на две группы, и имеются два фактора "выживания". первый фактор действует в обоих группах. второй фактор собственно определяет деление на две группы в одной из которых смертность намного ниже чем во второй группе (и обусловлена действием первого фактора).

Эскизы прикрепленных изображений

 

[Zaycho]

Огромное спасибо за разъяснения! А можете теперь ткнуть пальцем ламеру, где здесь групповые вероятности, которые можно подставить в ROC-анализ?

Прикрепленные файлы

 Результат.zip ( 12,6 килобайт ) Кол-во скачиваний: 341