ROC-кривая по результатам логистической регрессии Опции

[nokh]

По результатам множественной логистической регрессии программа MedCalc наряду её параметрами и отношениями шансов выдаёт также площадь под характеристической кривой. Когда признак один - всё ясно. Но
(1) Не вполне понятен механизм расчёта чувствительности и специфичности когда в уравнении, например, 5-10 параметров. Неужто алгоритм перебирает все возможные варианты, а кривую строит по наиболее отдалённым от диагонали точкам?
(2) программа MedCalc саму кривую не строит, может кто знает в каком пакете по результатам множественной логистической регрессии строится график ROC-кривой или хотя бы рассчитываются точки для её построения.

[DrgLena]

Не могу понять, почему такая критика лекции В.П. Могу согласиться только с первым пунктом у Игоря, не точна англоязычная версия названия ROC. И китайские хакеры, я думаю, тоже не причем, программа считает верно, совпадает с AtteStat. В.П. иллюстрирует лекцию своими реальными данными, почему, собственно кривая не может уходить под диагональ? Теоретически, и практически может. Да, из таких данных не получаются диагностические тесты, специфичность будет ниже 50% в некоторых точках, но может быть важна 100% чувствительность.
Мне в этой лекции не понятно продолжение, использование логистической регрессии.

"... предикторы взаимосвязаны между собой. И в таком случае наблюдается мультипликативный эффект взаимодействия, когда влияние одного предиктора усиливается другим предиктором".

После чего, почему то, построена ROC кривая по значениям BETA. Впрочем, лекция не про это, а про основные понятия ROC. В прилагаемых данных пару цифр поменяла и ушла ниже диагонали.

a b
2,24 1
2,37 0
1,78 0
3,00 1
1,71 0
2,09 0
1,80 1
1,52 0
0,97 1
1,42 1
1,62 0
2,00 0
1,49 1
1,40 1
1,93 0
2,02 0
4,00 1
1,32 0
2,00 1
1,92 0
1,94 0

Сообщение отредактировал DrgLena - 27.05.2010 - 20:55