SSブログ

医療従事者のための分析 - ロジスティック回帰 [データサイエンス、統計モデル]

医療従事者のための分析 - ロジスティック回帰

以下、備忘録として。

--------------------------------------------------
2. ロジスティック回帰
二項、タ項、累積(順序)

判別分析 -> 正規性を過程
ロジスティック -> 制限がない

検証
① 分割法(学習用、テスト用)
ホールドアウトサンプル
② 交差検証法
③ ブートストラップ法

| r | ≧ 0.9
VIF ≧ 10

Nagelkerke 疑似R2乗
低めに出ることが多い

HosmerとLemeshowの2つの潜在的な問題
・期待度数が5以上必要
・サンプルサイズが大きくなると帰無仮説を棄却しやすい
500を超えると棄却されやすい

ROC
感度
1 - 特異度
AUC

変数減少法
複数の変数の効果が残りやすい

変数選択:条件付きは使わないほうが良い
条件付きロジスティック回帰とは異なる

ブートストラップ
--------------------------------------------------

nice!(34)  コメント(0)  トラックバック(0) 

nice! 34

コメント 0

トラックバック 0