Логистическая регрессия, помогите понять Опции

[Felix77]

Доброго времени суток!
понять в примере по логистической регрессии в R, как получается коэффициент вероятности 0.854 при GRE-790, GPA-3.8, rank-1. Я так понимаю это можно сделать из коэф. 'estimate'

https://towardsdatascience.com/simply-expla...-r-b919acb1d6b3

[passant]

salm "У меня программа строит график зависимости вероятности от непрерывной переменной ввиду двух кривых - одна для случаев с наличием дефекта, другая - при его отсутствии. Могу ли я, опираясь она значение порога вероятности, воспользоваться графиком вот этой непрерывной переменной? Или прям совсем ахинея?"

Нет, ахинеей я бы это не назвал. Потому что ахинея - это когда человек говорит нечто, не желая разобраться в сути. У вас же ясно видно ваше желание, вот только с базовыми знаниями по матстатистике - увы. Это еще раз подтверждает мою концепцию, что врач должен лечить, а заставлять его еще и в статанализе разбираться - это чистой воды садизм.

Еще раз, я не врач, поэтому не все, о чем вы пишете я в состоянии понять. Но вот из того, что вроде как понял.

Изначально у вас есть именно "метод 2" - т.е. для каждого пациента показатель "чего-то" измерен в "непрерывной шкале", а предиктором выступает тоже некоторый "непрерывный" признак. Ну например - возраст. Вы строите некоторый график зависимости этого "чего-то" от "возраста" - ну например "среднее давление", или "вероятность летального исхода" или еще что-то такое. Вот тут возникает первый вопрос - а что за модель у вас? Регрессия? Модель линейная?

Теперь вы вдруг хотите перейти к методу 1 - т.е. разбить все значения на некоторые группы, т.е. по сути перейти от "непрерывной" переменной к какой-нибудь номинальной(на самой деле - "ранговой", но тут тонкости мы опустим") Это существенное ОГРУБЛЕНИЕ ваших результатов. Всегда и при любых обстоятельствах. Мы об этом уже говорили, например, вот тут: http://forum.disser.ru/index.php?s=&sh...ost&p=27265 И в итоге у вас оказывается "бинарная оценка" и соответственно таблица 2х2 . Ну например: возраст "трудоспособный" - "пенсионный", давление "повышенное" ( по вашему "есть дефект")-"нормальное" (нет дефекта). Правда у вас в вопросе таблица 4х4 - могу только вообразить "дети"-"подростки"-взрослые"-пенсионеры" и "пониженное", "нормальное", "выше нормы", "гипертония". - но это уже как бы не "бинарная" шкала. Уточните. И уточните за одно , как при этом надо понимать фразу про две кривые - "одна для случаев с наличием дефекта, другая - при его отсутствии", если наличие или отсутствие дефекта и есть ваша целевая переменная. Кривые - это зависимости, но вот чего от чего???

Вопрос - как вы собрались "поднимать диагностическую точность ", если данные вы заведомо огрубили ?
Вижу только один возможный (и то не факт, что приводящий к искомой цели) путь. Если ваша изначальная модель была линейно-регрессионная, то есть шанс, что построив линейную модель, но по отдельности для каждой возрастной группы в отдельности (при этом вернувшись к непрерывному представлению целевого показателя) "диагностическая точность" (по сути вероятность ошибки) ваших моделей окажутся выше (ошибки - меньше).

Насколько можно понять из вашего вопроса, вас волнует вопрос выбора точек, разделяющих элементы каждой из указанных возрастных групп. Тут существуют различные подходы, но все они корнями уходят в теорию Change Point Detection (страшно подумать, кому и зачем надо заставлять врачей разбираться еще и в этом).

Поэтому я пока умолкаю, так как не уверен, что правильно сумел проинтерпретировать вашу задачу. Не если это то что вам надо - напишите, я попробую дать вам хотя-бы наводку на основные методы СPD. А если нет, но дальнейшее углубление в вопрос для вас важно - напишите, в каком месте моих пояснений я отклонился от вашей прикладной задачи.

Сообщение отредактировал passant - 17.08.2022 - 16:40

[salm]

Добрый лень. Спасибо, что отвечаете
У меня есть один классический предиктор - он бинарный. Вторая обьясняющая периенная добавляемая в модель -она по непрерывной шкале измеренна. Вот их всего две, я получаю модель с коэффициентами. Изначально я так делаю, чтобы показать что Добавление в модель этой непрерывной переменной при прогнозирования вероятности исхода улучшает всю модель ( ну то есть как я это понимаю, каждому участнику из моей выборки будет присвоено значение вероятности наиблизкое к истинному (заодно проверю свои знания)))? почему только два предиктора: ну вот в данном случае, меня интересуют только они
Из таблицы сопряжен у меня есть показатели чувствительности и специфичности для бинарного предиктора ( тот что первый фактор)
Я, добавляя непрерывную переменную в модель бинарной лог регрессии улучшаю ее ( я понимаю что улучшение и состоит в том что каждому пациенту будет присвоена вероятность от 0 до 1 более точная) но при этом оптимальное пороговое значение я могу выбрать для значения вероятности. А мне не это надо))))
Мне надо с учетом того первого бинарного фактора найти оптимальную точку для непрерывной переменной (для второго фактора) с тем, чтобы получить простой диагностический алгоритм (ну назову его так))) вот при одновременном положительном значении первого фактора и второго нтже конкретной (искомой мной) пороговой точки я получаю Ч и С такую то
Ну то есть оптимальный порог при рок анализе один, а при комбинации в логоегрессии с бинарным фактором, он другой, если я хочу долю истиный ответов увеличить и это возможно..
Оптимальная пороговая величина в комбинации с доугим предиктором другая. Я понимаю что это не входит в задачи при построении регрессионной модели, но мне каааажется))) что связь то есть)) и так возможно
Возможно? Может, с помощью этого графика выделить оптимальную точку вероятности и сопоставить ее со значением непрерывной переменной?..
а задача ну изначально несложная - комбинировать два предиктора ( бинарный и непрерывный) в таблицу 4на 4, и высислить Ч и С