Уважаемые коллеги, подскажите пожалуйста!
Есть способ прогнозирования по результату мультивариантного пошагового логистического анализа: P = 1 / 1+2,71-z,
z= ?4,004+0,226×X1+32,8×X2, при Р менее 0,5 исход=0, более 0,5=1. Вопрос: можно ли построить графическую номограмму по данному уравнению и каким способом (софтом?) это сделать?
Полная версия этой страницы: Номограмма по результатам логистической регрессии
Цитата(pdemeshko @ 14.05.2012 - 11:21) 
Уважаемые коллеги, подскажите пожалуйста!
Есть способ прогнозирования по результату мультивариантного пошагового логистического анализа: P = 1 / 1+2,71-z,
z= ?4,004+0,226ЧX1+32,8ЧX2, при Р менее 0,5 исход=0, более 0,5=1. Вопрос: можно ли построить графическую номограмму по данному уравнению и каким способом (софтом?) это сделать?
Есть способ прогнозирования по результату мультивариантного пошагового логистического анализа: P = 1 / 1+2,71-z,
z= ?4,004+0,226ЧX1+32,8ЧX2, при Р менее 0,5 исход=0, более 0,5=1. Вопрос: можно ли построить графическую номограмму по данному уравнению и каким способом (софтом?) это сделать?
например есть пакет rms, а нем функция nomogram которая Draw a Nomogram Representing a Regression Fit
вот ссылка на документацию, функция на страницах 80-87 подробно описана http://cran.r-project.org/web/packages/rms/rms.pdf
кусочек примера из документации
Код
#Make a nomogram with axes predicting probabilities Y>=j for all j=1-3
#in an ordinal logistic model, where Y=0,1,2,3
Y <- ifelse(y==0, 0, sample(1:3, length(y), TRUE))
g <- lrm(Y ~ age+rcs(cholesterol,4)*sex)
fun2 <- function(x) plogis(x-g$coef[1]+g$coef[2])
fun3 <- function(x) plogis(x-g$coef[1]+g$coef[3])
f <- Newlabels(g, c(age=?Age in Years?))
#see Design.Misc, which also has Newlevels to change
#labels for levels of categorical variables
g <- nomogram(f, fun=list(?Prob Y>=1?=plogis, ?Prob Y>=2?=fun2,
?Prob Y=3?=fun3),
fun.at=c(.01,.05,seq(.1,.9,by=.1),.95,.99))
plot(g, lmgp=.2, cex.axis=.6)
#in an ordinal logistic model, where Y=0,1,2,3
Y <- ifelse(y==0, 0, sample(1:3, length(y), TRUE))
g <- lrm(Y ~ age+rcs(cholesterol,4)*sex)
fun2 <- function(x) plogis(x-g$coef[1]+g$coef[2])
fun3 <- function(x) plogis(x-g$coef[1]+g$coef[3])
f <- Newlabels(g, c(age=?Age in Years?))
#see Design.Misc, which also has Newlevels to change
#labels for levels of categorical variables
g <- nomogram(f, fun=list(?Prob Y>=1?=plogis, ?Prob Y>=2?=fun2,
?Prob Y=3?=fun3),
fun.at=c(.01,.05,seq(.1,.9,by=.1),.95,.99))
plot(g, lmgp=.2, cex.axis=.6)
Большое спасибо, буду переваривать информацию 
Существуют ли еще способы с более простым интерфейсом?
Цитата(pdemeshko @ 14.05.2012 - 11:21)
и Р менее 0,5 исход=0, более 0,5=1.
Это еще проверить нужно, найти точку разделения, (не обязательно 0,5) обычно стоят ROC кривую по расчетной вероятности, приводят чувствительность и специфичность в оптимальной точке разделения и площадь под ROC
Цитата(DrgLena @ 14.05.2012 - 13:31)
Это еще проверить нужно, найти точку разделения, (не обязательно 0,5) обычно стоят ROC кривую по расчетной вероятности, приводят чувствительность и специфичность в оптимальной точке разделения и площадь под ROC
Это проводили, суть не в этом. Задача сделать графическую номограмму.
Кто нибудь пользовался Orange?
http://orange.biolab.si/doc/widgets/_stati...fy/Nomogram.htm
http://orange.biolab.si/doc/widgets/_stati...fy/Nomogram.htm
Для просмотра полной версии этой страницы, пожалуйста, пройдите по ссылке.