Как создать формулу для расчета прогноза? Опции

[Solo...]

Всем здравствуйте. Прошу опять помощи.
Стоит такая задача. Как создать формулу, с помощью которой можно вычислить вероятность положительного исхода лечения у конкретного больного. Т.е. формулу, в которую можно подставлять данные (признаки, разные показатели и пр.) конкретного обратившегося за помощью больного, далее получать с помощью этой формулы какую то цифру - % (70%, или 60, или 95 ... и т.д.). Эта цифра и будет отражать вероятность положительного исхода лечения этого больного.

Имеются результаты лечения около 100 больных, известны все их показатели, влияющие на результат лечения. Этих показателей - около 5-6. Все они должны входить в формулу.

Я слышала, что этой формулой является дискриминантное уравнение. Но как его построить? В Экселе или в Статистике?

[DrgLena]

Если уж наблюдать битву гигантов, то давайте вспомним, о чем шла речь в посте Solo, необходимо получить прогноз вероятности положительного результата лечения на конкретных данных. Т.е. это не задача дискриминации в два класса - результат достигнут, - не достигнут. Хорошо, чтобы именно эта задача и решалась различными методами, а не другая задача. Т.о. можно будет увидеть альтернативу логистической регрессии. Поэтому, просьба к Solo, выложить данные, закодировав признаки, как угодно. Отклик - 0 ,1 и все остальные А,Б,С... Волонтеры займутся полезным делом.... Но Анна_К может ничего и не заработает, но привлечет внимание, т.е. получит бесплатную рекламу.

[DoctorStat]

необходимо получить прогноз вероятности положительного результата лечения на конкретных данных. Т.е. это не задача дискриминации в два класса - результат достигнут, - не достигнут.

Задача исследователя - установить связь генотипа с изучаемой болезнью. Если мы знаем, что такая связь (предрасположенность) существует, то можем с определенной долей уверенности предположить, что к определенному возрасту, пациент с данным генотипом заболеет этим заболеванием. Таким образом, мы предсказываем, делаем прогноз заболеваемости для конкретного пациента. В этом смысле (вычисления рисков) наш метод аналогичен логистической регрессии. Разница в том, что в регрессии в качестве независимых признаков используется: лечение (есть/нет), а в алгоритме выделения генотипов используется: «плохой генотип» (есть/нет).

Сообщение отредактировал DoctorStat - 9.12.2008 - 20:21

[плав]

Задача исследователя - установить связь генотипа с изучаемой болезнью. Если мы знаем, что такая связь (предрасположенность) существует, то можем с определенной долей уверенности предположить, что к определенному возрасту, пациент с данным генотипом заболеет этим заболеванием.

А вот и нет. Представьте себе следующую ситуацию. Ген убивает носителя при развитии заболевания (например, ИБС). Тогда в популяции здоровых он встречается с частотой р, а в популяции больных ИБС отсутствует. Обычный вывод в этом случае - ген протективный. Ан нет. Он летальный. Аналогичным образом, если частота гена в популяции р, а среди больных р1>р, то вполне может быть
А) Ген является фактором риска (люди с ним заболели)
Б) Ген является протективным (люди без него с заболеванием умерли)
В) Ген сцеплен в данной группе с другим геном (см. А или Б), а сам не имеет никакого отношения к заболеванию. В другой популяции, где это сцпеление отсутствует, это можно будет увидеть.

Отсюда вывод - никакая статистическая связь не может дать причинно-следственную связь. С проблемой вариантов А/Б можно справиться используя длительное наблюдение за здоровыми людьми (проспективные когортные исследования), с проблемой В - используя многоцентровые исследования (опять-таки проспективные когортные). И то останутся сомнения. А если просто смотреть генотип больных и здоровых, то возможны все три варианта...