Kun sinulla on ennustetut todennäköisyydet, sinun on päätettävä kynnys, jonka haluat käyttää. Voit valita herkkyyden, spesifisyyden tai minkä tahansa toimenpiteen optimaalisen kynnyksen optimoinnin sovelluksen yhteydessä. tarkempaa vastausta Voit halutessasi tarkastella ROC-käyrät ja muut optimaaliseen luokitukseen liittyvät toimenpiteet. Muokkaa Selitä tämä vastaus jonkin verran antamaan esimerkin. Todellinen vastaus on, että optimaalinen raja riippuu siitä, mitä luokittelijan ominaisuuksia on tärkeä hakemuksen konteksti Olkoon Y todellinen arvo havainnointiin i, ja hattu on ennustettu luokka Jotkut yhteiset suorituskyvyn mittaukset ovat. 1 Herkkyys P hat i 1 Yi 1 - 1 s: n osuus, joka on oikein tunnistettu näin. 2 Spesifisyys P hat i 0 Yi 0 - 0 s: n osuus, joka on oikein tunnistettu niin. 3 Oikea luokitusaste P Yi hattu i - oikeiden ennusteiden osuus. Esimerkiksi, jos luokittelija pyrkii arvioimaan diagnostista testiä vakavalle sairaudelle, jolla on suhteellisen turvallinen paraneminen, herkkyys on paljon tärkeämpää, että spesifisyys Toisessa tapauksessa, jos tauti oli suhteellisen vähäinen ja hoito oli riskialtista, spesifisyys olisi tärkeämpää kontrolloida Yleisiä luokitusongelmia pidetään hyvänä optimoida yhdessä herkkyys ja spesifikaatio - esimerkiksi voit käyttää luokitusta, joka minimoi Niiden euklidien etäisyys pisteestä 1.1. Delta voidaan painottaa tai muokata toisella tavalla, jotta se heijastaisi kohtuullisinta etäisyyttä 1,1: stä hakemuksen yhteydessä - euklidinen etäisyys 1,1: stä valittiin mielivaltaisesti havainnollistamista varten. Joka tapauksessa kaikki nämä neljä toimenpidettä voisi olla sopivin sovelluksen mukaan. Edellä on simuloitu esimerkki logistisen regressiomallin ennustamasta luokitellakseen. Arvonmuutos on vaihteleva, jotta näet, mikä rajaus antaa parhaan luokittelijan jokaisessa näistä kolmesta toimenpiteestä. Tässä esimerkissä tiedot ovat peräisin logistinen regressiomalli, jossa on kolme ennustajaa, katso R-koodi alla olevasta kaaviosta Kuten näet tästä esimerkistä, optimaalinen leikkaus riippuu siitä, kumpi näistä toimenpiteistä on tärkeintä - tämä on täysin sovellus riippuvainen. Muokkaa 2 P Yi 1 hattu i 1 ja P Yi 0 hattu i 0, todelliset positiiviset ja todelliset negatiiviset korot huomaavat nämä eivät ole samat kuin herkkyys ja spesifisyys voivat myös olla hyödyllisiä suorituskykytoimenpiteitä. Esimerkiksi jos yritit suunnitella jos taudin puhkeaminen tulevaisuudessa olisi todennäköistä, korkea todellinen positiivinen taso olisi erittäin toivottava, koska se merkitsisi sitä, että jos taudin puhkeaminen tapahtuu, olet todennäköisesti ennuste, että se tapahtuu ja voit toteuttaa joitain interventioita Koodia voidaan muuttaa, jotta nämä laskettaisiin - annan sen sinulle. Tavallisimmat lineaariset mallit R: n osassa 3 Plotting Predicted Probabilities. by David Lillis, Ph D. Viimeisessä artikkelissamme oppimme mallin sovittamisesta yleistettyihin Lineaariset mallit binaaritiedoissa käyttäen glm-komentoa Jatkamme samaa glm: aa mtcars-data-asetuksella, joka regressoi vs-muuttujaa painon ja moottorin siirtymisen suhteen. Nyt haluamme piirtää mallimme yhdessä havaittujen tietojen kanssa. jossa on useita ennustajia, se voi auttaa tulkitsemaan ennustavan todennäköisyyden, että vs 1 jokaista ennustajaa kohden erikseen Joten ensin sovitetaan glm vain yksi ennustajamme, wt. Toimitamme mallimme tarvitsemme erilaisia arvoja paino Jonka avulla voidaan tuottaa arvot Tämän arvon vaihteluvälin voimme määrittää todellisten arvojen välillä wt. A wt-arvojen välillä välillä 0 ja 6 olisi ihanteellinen Joten luomme arvojen sarjan välillä 0 ja 6 0 01 Liittyminen niin suuri määrä läheisesti toisistaan pisteitä antaa sileä ulkonäkö meidän malli. Nyt käytämme ennustaa toiminto luoda malli kaikille arvoille xweight. We voi tehdä samoja siirtymistä. Voimme nähdä, että sekä ennusteita, on olemassa negatiivinen suhde todennäköisyyden, että vs 1 ja ennustaja muuttuja Koska ennustaja kasvaa, todennäköisyys vähenee. Tämä ei ollut niin kovaa Seuraavassa artikkelissa, me tarkastelemme muita sovelluksia glm funktio. Tietoja Author David Lillis on opettanut R: lle monille tutkijoille ja tilastotieteilijöille Hänen yrityksensa, Sigma Statistics and Research Limited tarjoaa sekä online-opetusta että henkilökohtaisia työpajoja R: llä ja koodauspalveluilla R: ssä David on suorittanut tohtorintutkinnon ics. Want to learn R s GLM-toiminto Tässä kuuden tunnin työpajassa opit käyttämään glm: n määrittämään logistiset muuttujien pituudet, ja kun tarkastelen regressiini, kerromme, että 4366 havaintoa on poistettu kadoksista ja minulla on 5156 havainto, joten miten voin lisätä sovitetut arvot mydata cordially. Coefficients polynomi glm perheen binomia ja sopivat käyrä hajottaa tontti. Olen käyttänyt glm quasibinomial virhe tarkastella vaikutusta tuottavuuden ja alkutilavuus suhteessa Hyönteisten maastamuutto Tuottavuudella ei ollut mitään vaikutusta ja päädyin seuraaviin viimeiseen malliin Model5 glm y. NF NF2, quasibinomial Täytyy käyttää tätä mallia sopivaksi kaarteeni sirontapiirteeni osoittamaan alkuperäisen tiheyden kvadraattinen vaikutus suhteessa emigrointi Mitä luin käytettiin kertoimien käyttämistä tämän mallin yhteenvetotaulusta, jotta linja kertoisi arvot Std-virhe t arvo Pr t Intercept 1 47047 0 89089 1 651 0 1104 NF -0 87076 0 41867 -2 080 0 047 2 NF2 0 06405 0 03056 2 096 0 0456.Olen tarkastellut tätä esimerkkiä, jonka annoit sivulle ja mietin, miten voit piirtää käyrää hajotilanteessa, kun sinulla on saman muuttujan nelinkertainen vaikutus minun tapauksessani NF2 Kun yritän seuraa mitä teit esimerkillesi. Saan seuraavan virheen xy - ennusta malli5, luettelo NF x, tyyppi vastaus Error newdata, xlev objekti xlevels muuttujan pituudet eroavat toisistaan NF2: lle. Kun käytän kertoimia ja tehdään tämä yhtälö ProEmig 1 470466 - 0 870759NF 0 064054NF2 se ei sovi oikeisiin tietoihini. NF - seq 0, 12, 0 1 riviä NF, 1 470466- 0 870759NF 0 064054NF 2 tontti NF, ProEmig, pääpolynomimalli, xlab NF, ylab ProEmig. Luin jotain takaisin muuttavien kertoimien mutta en ole varma, jos syy en ole oikea rivi on, koska minun täytyy muuttaa ja jos kyllä, miten aion tehdä, että olen todella hämmentynyt tehdä linja ja minä Arvosta apua ja ehdotusta Kiitos. Kiitos tuestasi, jota tarvitsen Ratkaisu Jos haluan tarkastella kahta variaatiota mallissani, miten voin tehdä tonttiin, olen riippuvainen onni ennustajat ystävien tulot. Kuten voidaan nähdä, jokaisella ensimmäisellä viidellä valinnalla on siihen liittyvä varianssifunktio binomia varten binomiomarianssin m 1- m ja yhden tai useamman linkin toimintojen valinta binomial logit, probit tai täydentävä log - log. Jos olet haluamasi oletuslinkki, sinun on määritettävä perhe-nimi Jos haluat vaihtoehtoisen linkin, sinun on lisättävä linkki argumentti Esimerkiksi tehdä probits käytät. The viimeinen perhe luettelossa, lähes on mahdollista sovittaa käyttäjän määrittelemät mallit maksimaalisen quasi-todennäköisyys.5 2 Logistinen regression. We havainnollistaa sopiva logistinen regressiomallit käyttäen ehkäisyä käyttöä alla olevat tiedot. Tiedot ovat saatavilla verkkosivujen datasets-osasta yleisten lineaaristen mallien kurssin vierailulle. Lue lyhyt kuvaus ja seuraa linkkiä. Tietenkin tiedot voidaan ladata suoraan RI: ltä. otsikkoparametri on TRUE, koska muuten ei olisi ollut selvää, että tiedoston ensimmäisellä rivillä on muuttujan nimet Ei ole määritelty rivinimiä, joten rivit numeroidaan 1: stä 16: een, jotta varmistetaan, että sait tiedot alright Sitten tee se oletusdatasovellukseksi. Let me ensin kokeilla yksinkertaista lisäainemallia, jossa ehkäisevä käyttö riippuu iästä, koulutuksesta ja wants. More. There on muutamia asioita selittää täällä Ensin, funktio on nimeltään glm ja olen määrittänyt arvonsa objektin nimeltään lrfit logistisen regressiotilan sovittamiseksi. Ensimmäinen funktion argumentti on mallikaava, joka määrittelee vasteen ja lineaarisen ennustajan. Binomijaksolla vaste voi olla joko vektori tai matriisi, jossa on kaksi saraketta. Jos vastaus on vektori, voi olla numeerinen 0: llä epäonnistumisen ja 1 onnistumisen kannalta tai tekijällä, jolla ensimmäinen taso edustaa epäonnistumista ja kaikki muut edut menestyksestä Näissä tapauksissa R generoi vektorin niistä, jotka edustavat binomia nimittäjiä. Vastauksena voi olla matriisi, jossa ensimmäinen sarake on onnistumien määrä ja toinen sarake on virheiden määrä. Tässä tapauksessa R lisää kaksi saraketta yhdessä muodostaakseen oikean binomi-nimittäjän. Koska jälkimmäinen lähestymistapa on selvästi oikea yksi meille käytin cbind-funktiota luomaan matriisi sitomalla sarakevektorit, jotka sisältävät numerot käyttämällä ja käyttämällä ehkäisyä. Seuraavalla erikoisymbolilla, joka erottaa vastauksen ennustajilta, meillä on standardi Wilkinson-Rogers - mallikaava Tässä jos kaikki kolme ennustajaa ovat kategorisia muuttujia, niitä käsitellään automaattisesti tekijöinä, kuten näet tarkastelemalla tuloksia. Muuta, että R lajittelee tekijän tason aakkosjärjestyksessä Koska ikä Samoin korkea on vertailukenno koulutukseen, koska korkea tulee ennen matalaa Lopuksi, R ei nähnyt mitään perusta needMore. If olet tyytymätön näihin valintoja voit 1 käyttää relevelin muuttamalla perusluokkaa tai 2 määritellä omat indikaattorimuuttujasi Käytän jälkimmäistä lähestymistapaa määrittämällä indikaattorit korkeasti koulutetuille naisille ja naisille, jotka eivät enää halua lapsia. Nyt kokeile mallia uudelleen. 29 92 on 10 df on erittäin merkittävä. so tarvitsemme paremman mallin Yksi suosikeistani tuo vuorovaikutuksen iän ja toiveen enempää lapsia. Huomaa, miten R rakensi vuorovaikutuksen ehdot automaattisesti, ja jopa keksinyt järkeviä etikettejä heille Mallin s devianssit 12 63: sta 7 df: ssä eivät ole merkittäviä tavanomaisella viiden prosenttisella tasolla, joten meillä ei ole mitään todisteita tätä mallia vastaan. Lisätietoa tämän sovituksen saamiseksi yritä yhteenvetofunktiota. R noudattaa suosittua lippumerkkiä merkittävät kertoimet yhdellä, kahdella tai kolmella tähdellä niiden p-arvojen mukaan. Kokeile tontti. Tulet saamaan samat tontit kuin lineaarimallissa, mutta sovitettu yleiseen lineaariseen malliin, esimerkiksi jäännökset, jotka on piirretty Ovat deviance-jäännöksiä havainnon osuuden neliöjuurta devianceiin, jolla on sama merkintä kuin raaka-ainejäämä. Funktiona, jota voidaan käyttää otteen tuloksiin sopivuuteen, sisältyvät resursseja tai jäännöksiä deviance-jäännöksille. Sovitut arvot arvioidut todennäköisyydet. Ennustavat lineaarisen ennustajan arvioidut logits. coef tai kertoimien kertoimet ja deviance for deviance. Some näistä toiminnoista on valinnainen argumentteja, voit esimerkiksi erottaa viisi erilaista jäännöstyyppiä, joita kutsutaan devianceiksi, pearson, vastausvaste - asennettu arvo, työskentelyn riippuvainen muuttuja IRLS-algoritmissa - lineaarinen ennustaja ja osittainen työkyvyttömyysmatriisi, joka muodostuu jättämällä jokainen termi malliin. Määrität haluamasi tyypin tyypin argumentin, esimerkiksi jäännökset lrfit, type pearson.5 3 Mallien päivittäminen. Jos haluat muokata mallia, jota voi harkita erityisen toiminnon päivityksen käyttämiseksi Esimerkiksi pudota ikä noMor E-vuorovaikutusta malliomme, jota voisimme käyttää. Ensimmäinen argumentti on sovituksen tulos ja toinen päivityskaava Paikkahenkilö. Erottaa ennustajien vastauksen ja piste viittaa alkuperäisen kaavan oikeaan puoleen, joten Tässä yksinkertaisesti poistamme iän noMore Vaihtoehtoisesti voidaan antaa uusi kaava toisena argumenttina. Päivitystoimintoa voidaan käyttää saman mallin sovittamiseksi erilaisiin datasetemiin käyttämällä argumenttidataa uuden datakehyksen määrittelemiseksi Toinen hyödyllinen argumentti on osajoukko asenna malli eri alinäytteisiin Tämä toiminto toimii lineaarimallien ja yleisten lineaaristen mallien kanssa. Jos aiot sovittaa sarjan malleja, löydät anova-toiminnon hyödylliseksi Koska sarja upotettuja malleja, se laskee muutoksen deviance Vuorovaikutus on vähentänyt deviance 17 288: n kustannuksella 3 d f. Jos argumentti anova on yksi malli, funktio näyttää muutoksen deviance saatu lisäämällä kukin e termit mallin kaavassa luetellussa järjestyksessä samoin kuin lineaarimalleissa Koska tämä edellyttää monimutkaisten malleiden sovittamista kaavassa oleviin termeihin, funktio voi kestää jonkin aikaa loppuun laskemisen yhteydessä. anova-toiminnolla voit määrittää valinnainen testi Tavalliset valinnat ovat F lineaarimalleille ja Chisq: lle yleistettyjä lineaarisia malleja varten Parametritestin lisääminen Chisq lisää p-arvot devianssin vieressä Meidän tapauksessamme voimme nähdä, että kaikki termit olivat erittäin merkittäviä, kun ne otettiin käyttöön malli.5 4 Mallin valinta. Erittäin tehokas työkalu R: ssä on vaiheittaiseen regressioon, jolla on kolme merkittävää ominaisuutta. Se toimii yleistyneillä lineaarisilla malleilla, joten se tekee asteittaisen logistisen regressiota tai vaiheittaista Poisson-regressiota. Hän ymmärtää hierarkkisista malleista , joten se harkitsee vain vuorovaikutusten lisäämistä vasta sen jälkeen, kun niihin on sisällytetty vastaavat päävaikutukset malleihin. Se ymmärtää termit, joissa on enemmän kuin yksi vapausaste, joten se Pidä samanaikaisesti dummy-muuttujat, jotka edustavat tekijän vaikutuksia. Proseduurin perusidea on aloittaa tietyltä mallilta, joka voisi olla nollamalli ja toteuttaa useita vaiheita joko poistamalla mallissa jo oleva käsite tai lisäämällä joka on nimeltään hakun laajuus ja määritelty tietysti mallikaavalla. Poistumis - tai sisällyttäminen-ehdon valinta perustuu Akaike-tiedon kriteeriin. AIC R määrittelee AIC: n.2 suurimman sallitun log - Todennäköisyys 2 parametrien määrä. S-Plus määrittelee sen devianssina miinus kaksi mallin parametrien lukumäärää. Kaksi määritelmää eroavat vakiona, joten AIC: n erot ovat samat kahdessa ympäristössä. Menettely pysähtyy, kun AIC-kriteeriä ei voida parantaa. tämä työ tehdään kutsumalla muutamia funktioita, add1 ja drop1, jotka pitävät termiä lisäämällä tai pudottamalla mallista. Nämä toiminnot voivat olla erittäin hyödyllisiä mallinvalinnassa, ja molemmat hyväksyvät testi-argumentin aivan kuten anova. Consider first drop1 Logistisen regressiomallimme vuoksi. Onneksi emme voi pudottaa yhtäkään näistä termeistä Huomaa, että R: n mukaan pudottamalla koulutuksen ja ikääntymisen pääasiallista vaikutusta ei haluta enää vuorovaikutusta, mutta ei tarkastellut iän ikärajoituksia eikä halua enää, sillä yksi ei pudota näitä tärkeimpiä vaikutuksia säilyttäen samalla vuorovaikutuksen. Sisaryfunktio add1 vaatii mahdollisuuden määritellä lisäehdot, joita on harkittava. Esimerkissämme tarkastelemme kaikkia mahdollisia kaksitasoisia vuorovaikutuksia. Näemme, että Kumpikaan puuttuvista kaksikomponenttisista vuorovaikutuksista on itsessään merkittävää tavanomaisella viiden prosentin tasolla. Kuitenkin he ovat yhteisesti merkittäviä Huomata, että mallilla, jolla ikä koulutuksen vuorovaikutuksen kautta, on alhaisempi AIC kuin aloitusmalli. Askeltoiminto tekee automaattinen haku Tässä annamme sen etsiä kaikkien kahden tekijän välisten vuorovaikutusten määrittelemässä soveltamisalueessa. Askeltoiminto tuottaa yksityiskohtaisen jäljitystiedon, joka on poistettu. Palautettu objekti sisältää kuitenkin anova-komponentin, joka tiivistää haun. Kuten näette, automaattinen menettely toi yksi kerrallaan kaikki kolme jäljellä olevaa kahden tekijän vuorovaikutusta saadakseen 99: n lopullisen AIC: n. Tämä on esimerkki, jossa AIC: n vaatimus devianssin parannuksesta vain 2 parametrilla voi olla johtanut tietojen ylittämiseen. Jotkut analyytikot haluavat suuremman rangaistuksen parametrista. Erityisesti käyttämällä log n 2: n sijasta kertojana saadaan BIC, Bayesian tietopolitiikka Esimerkkilehdessämme 1607 7 38, joten vaadimme ea deviance vähennys 7 38 lisäparametria kohden Askeltoiminto hyväksyy k argumenttina oletuksena 2 Voit tarkistaa, että k log 1607: n määrittäminen johtaa yksinkertaisempiin malleihin, eikä vain uusia vuorovaikutuksia ole otettu käyttöön, mutta koulutuksen pääasiallinen vaikutus on pudonnut, vaikka se onkin merkittävä. 2017 Germ n Rodr guez, Princeton University. Generalized Linear Models. See apua glm muille mallintamisvaihtoehdoille Katso apuhevosta muita sallittuja linkkitoimintoja kullekin perheelle Kolme alatyyppiä yleistetyistä lineaarisista malleista katetaan tässä logistinen regressio , poissonregressio ja eloonjäämisanalyysi. Logistinen regressio. Logistinen regressio on hyödyllinen, kun ennustat binaarituotteen joukosta jatkuvia ennustaja-muuttujia. Se on usein edullisempi kuin discriminanttifunktionaalinen analyysi sen vähemmän rajoittavien oletusten vuoksi. Logistinen regressio, jossa F on binäärinen tekijä ja x1-x3 ovat jatkuvia ennustajia sovitettuna - glm F. x1 x2 x3, datan mydata, perheen binomialistinen sovitus näyttötulokset confint fit 95 CI kertoimille exp coef fit eksponentiated coefficients exp confint fit 95 CI Exponentiated coefficients ennustaa fit, tyypin vasteen ennustetut arvot jäännösmäärät, tyypin deviance residuals. x, data mydata näyttää binäärisen tulos F: n ehdollisen tiheyden tontin jatkuvassa x-muuttujassa. Paine-regressio. Paine-regressio on hyödyllinen tulosmuuttujaa ennustaa joka edustaa laskelmia joukosta jatkuvia ennustaja-muuttujia. Poisson-regressio, jossa laskenta on laskenta ja x1-x3 ovat jatkuvia ennustajia sopivaksi - glm count. x1 x2 x3, datan mydata, perheen poisson-yhteenveto sopivat näyttötulokset Jos sinulla on ylipersio nähdä, onko jäljelle jäävä deviance paljon suurempi kuin vapaustasot, voit haluaa käyttää quasipoisson sijaan poisson. Survival Analysis. Survival analyysi kutsutaan myös tapahtumien historian analyysi tai luotettavuusanalyysi kattaa sarjan tekniikoita mallintaminen aikaa tapahtumaan Data voi olla oikein censored - tapahtuma ei ehkä ole tapahtunut loppuun tutkimusta tai meillä saattaa olla puutteellisia tietoja havainnoista, mutta tietävät, että tapahtuma ei ollut tapahtunut tietyn ajan kuluessa, esimerkiksi osallistuja pudotti tutkimuksen viikolla 10, mutta oli elossa tuohon aikaan. Vaikka yleistettyjä lineaarisia malleja analysoidaan tyypillisesti glm Toiminto, selviytymisen analysointi suoritetaan tyypillisesti käyttämällä toimintoja selviytymispaketista. Selviytymispaketti voi käsitellä yhtä ja kahta näyteongelmia, parametrinen nopeutettu vikatila ls ja Cox-suhteellinen vaara malli. Data syötetään tyypillisesti muotoon aloitusajan lopetusaika ja status 1 tapahtuma tapahtui, 0 tapahtuma ei ilmennyt Vaihtoehtoisesti tiedot voivat olla formaatissa ajankohtaan tapahtumaan ja status 1 tapahtumaan, 0 tapahtuma ei ilmennyt Tila 0 osoittaa, että havainto on oikein korjattu Data yhdistetään Surv-objektiksi Surv-toiminnon kautta ennen muita analysointeja. surviftiä käytetään arvioimaan yhden tai useamman ryhmän eloonjäämisjakaumaa eloonjäämiskokeissa erojen eloonjäämisjakaumissa kahden tai useamman ryhmän välillä coxph mallintaa vaaratekijän ennustavan muuttujan joukossa. Mayon klinikka keuhkosyöpä Tietokannan selviytyminen. oppia aineisto auttaa keuhkojen. luo Surv-esineen survobj - keuhko, Surv aika, tila. Kaplan-Meier-estimaattorin fit0-näytteen kokonaistilavuusjakauma - elää survobj.1, data keuhkojen yhteenveto fit0 tontti fit0, xlab Survival-aika päivinä, ylab Surviving, yscale 100, pää Survival Distribution Overall. Vertaa miesten ja naisten selviytymisjakaumia1 - hengissä eloonjääneitä. piirtää selviytymisjakaumat sukupuolen mukaan1, xlab Survivaliaika päivinä, ylab Surviving, yscale 100, col c punainen, sininen, tärkeimmät Survival-haasteet sukupuolen mukaan, otsikko Sukupuoli, c Mies, nainen, täytä c punaista, sinistä. testi ero naisten ja naisten selviytymisen käyristä logrank testi survdiff survobj. ennustaa miesten selviytymistä iästä ja lääketieteellisistä pisteistä MaleMod - coxph survobj. data keuhko, osa sukupuoli 1. näytä tulokset MaleMod. arvioida suhteellisia vaaratilanteita. Katso Thomas Lumleyn R-uutisartikkeli eloonjäämispaketista. Muita hyviä lähteitä ovat Mai Zhouin käyttö R-ohjelmisto, joka tekee Survival-analyysiä ja simulointia ja M J Crawleyin lukua Survival Analysis. To Practice. - mikä luokka se ennustaa. Minulla on kysymys logistisesta regressiosta R: ssä. Minulla on pieni luettelo proteiineista P1, P2 ja P3, jotka ennustavat kahden luokan tavoitteen T, sanovat syöpä noncancer. Voi myös sanoa, että tiedän, että voin rakentaa yksinkertaisen logistisen regressiomallin R. data df Y: ssä, perheen binomi Y on proteiinien datasarja. Tämä toimii hyvin T on faktorijulkullinen vektori, jolla on syöpätasoja, ei-syöpäproteiinit ovat numeerisia. Nyt haluan käyttää ennustamaan uutta data. predict - malli, newdata-testinäytteet, tyypin vastaustestit ovat pienet joukot uusia näytteitä. Tulos on kunkin näytteen probabiliteiden vektori testinäyteissä. Mutta todennäköisyys WHAT for - toiminto kuuluu ensimmäiseen tasoon T: ssä. T. Onko tämä jäljittelevä ilmentymistekijä ennustaa mallia, uusia datatietokokeita, tyypin vastausta 0 5 TOSI, kun uusi näyte luokitellaan syöpään tai kun se on luokiteltu Noncanceriksi ja miksi ei toisinpäin. 10. heinäkuuta 2009, kello 9 46, Peter Schffler kirjoitti. Hi, minulla on kysymys abo ut logistinen regressiota R Oletetaan, että minulla on pieni luettelo proteiineista P1, P2, P3, jotka ennustavat kahden luokan tavoitteen T, eli syövän ei-karsinainen. Voidaan sanoa vielä, että tiedän, että voin rakentaa yksinkertaisen logistisen regressiomallin R-mallilla - glm T. data df Y, perheen binomia Y on proteiinien dataset. Tämä toimii hyvin. T on faktoritoiminen vektori, jolla on syöpätaso, ei-karsinainen. Proteiinit ovat numeerisia. Haluan nyt ennustaa uuden datan ennustemallin, uuden datatietotestin, on pienempi joukko uusia näytteitä Tulos on kunkin näytteen probabiliteiden vektori testinäytteissä Mutta todennäköisyys WHAT on, että kuuluu ensimmäiseen tasoon T: ssä T: n toiselle tasolle kuuluvaksi T onko tämä jäljellä oleva ilmentymistekijän ennustava malli, newdata-testinäytteet, tyyppi vastaus 0 5 TOSI, kun uusi näyte on luokiteltu syöpään tai kun se on luokiteltu Noncaneriksi Ja miksi ei toisinpäin Kiitos, Peter. As per details of section glm. A tyypillinen ennustaja on muoto response. terms jossa vastaus e on numeerinen vastausvektori ja termit on sarja termejä, jotka määrittelevät lineaarisen ennusteen vastattavaksi. Binomi - ja kvasiiniomaisille perheille vastaus voidaan myös määritellä tekijänä, kun ensimmäinen taso ilmaisee epäonnistumisen ja kaikki muut onnistumiset tai kahden sarakkeen matriisin kun sarakkeet antavat menestyksen ja epäonnistumisen numerot Ensimmäisen toisen lomakkeen ehtojen täsmentäminen osoittaa kaikki ensin olevat termit yhdessä kaikkien sanojen kanssa toisen kanssa, kun kaikki kopiot on poistettu. Joten, kun otetaan huomioon edellä oleva kuvaus, olet ennustava ei-rauha, olette ennustaneet tekijän menestyksen toisen tason todennäköisyyttä, kun otetaan huomioon kovariatit. Jos haluat ennustaa syöpää, muuta täten tason tasoja. T - tekijä T, tasot c ei-syöpä, syöpä. Oletusarvoisesti R alfaa lajitella Tekijän tasoa, joten syöpä olisi ensimmäinen. Käskää siitä, että käytät 0,1 kokonaislukukoodia poissaololle, läsnäololle, missä ennustat todennäköisyyttä 1 tai tapahtuman tai hiilen läsnäolon Mielenkiintoista. BTW, T: n käyttäminen vastausvektorin nimenä ei ole hyvä tapa. T on lyhyt rakennettu R-vakio TRUE R on yleensä tarpeeksi fiksu tietää eron, mutta on parempi välttää ongelmia, kun ei käytä sitä. Vasta vastata tähän viestiin Peter Schffler-2.Peter Schffler kirjoitti. Hi , Minulla on kysymys logistisesta regressiosta R Oletetaan, että minulla on pieni luettelo proteiineista P1, P2, P3, jotka ennustavat kaksiluokkaisen T: n, sanoen syöpä noncancer. Voidaan sanoa vielä, että tiedän, että voin rakentaa yksinkertaisen logistisen regressiomallin R-malli - glm T. data df Y, perheen binomiali Y on proteiinien tietojoukko Tämä toimii hienosti T on faktorijulkullinen vektori, jolla on syöpätasoja, ei-karsinainen Proteiinit ovat numeerisia Nyt haluan käyttää ennustamaan uuden datan ennustemallin, uuden datan testinäytteet, tyypin vasteet testattavat näytteet ovat pieniä joukko uusia näytteitä Tulos on kunkin näytteen probabiliteiden vektori testinäytteissä Mutta todennäköisyys WHAT on, että kuuluu ensimmäiseen tasoon T: ssä kuuluu toiseen tasoon T: ssä Tähän tulevan ilmentymistekijän ennustetaan malli, newdata testit, tyypin vaste 0 5 TOSI, kun uusi näyte luokitellaan syöpään tai kun se on luokiteltu Noncaneriksi Ja miksi ei toisinpäin. Todennäköisyys toisen tekijän tason vastaukselle on nimetty onnistuneeksi dokumentaatiossa, vaikka mallintamalla taudin tai kuoleman todennäköisyys samoin kuin logistisen regressiotuloksen tulkinnassa. On mielestäni helpointa lajitella tällaista ongelmaa kokeilemalla yksinkertaistetuissa tilanteissa E gx - näyte c A, B, 10, korvaa TRUE x 1 BABBABBABA-taulukko xx AB 4 6. Huomaa, että B: n suhteellinen taajuus on 0, 6.1, binomialivirhe eval expr, envir, enclos y - arvojen on oltava 0 y 1 Lisäksi varoitusviesti Mf: ssä kontrasti muuttuja x muunnettuna kertoimeksi. OK, joten se ei voinut siirtyä tekijäksi. Tämä on hyvä asia. Kuuntele glm-kaava-tekijä x.1, perheen binomial. Coefficients Intercept 0 4055.Degrees of Freedom 9 Yhteensä ie Null 9 Jäännös Null Deviance 13 46 Jäljellä oleva Deviance 13 46 AIC 15 46. Keskeytys on positiivinen, mikä vastaa todennäköisyys 0 5 logaritmien kertoimia eli on oltava B 0 4055 log 6 4.1, binomial 1 2 3 4 5 6 7 8 0 4054651 0 4054651 0 4054651 0 4054651 0 4054651 0 4054651 0 4054651 0 4054651 9 10 0 4054651 0 4054651 ennustaa glm factor x.1, binomia, tyypin vaste 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6.Minä miksi se ei ole toisinpäin, niin jos olisitte olleet, olisitte voineet esittää saman kysymyksen. - O - Peter Dalgaard ster Farimagsgade 5, Entr B c --- Biostatistiikka PL 2099, 1014 Cph K - Kööpenhaminan yliopisto Tanska Ph 45 35327918.Peter Schffler kirjoitti Hei, minulla on kysymys logistisesta regressiosta R: ssä Oletetaan, että minulla on pieni luettelo proteiineista P1, P2, P3, jotka ennustavat kaksiluokkainen tavoite T, sanoo syöpä ei-syöpä Voidaan sanoa vielä, että tiedän, että voin rakentaa yksinkertaisen logistisen regressiomallin R-mallilla - glm T. data df Y, perhebiomia Y on proteiinien tietojoukko Tämä toimii hyvin T on factored vector with levels of cancer, noncancer Proteiinit ovat numeerisia Nyt haluan käyttää ennustamaan uuden datan ennustamaan mallia, newdata-testinäytteitä, tyypin vastaus testejä näytteitä on pieni joukko uusia näytteitä Tulos on todennäköisyyden vektori kullekin näytteelle testinäytteissä Mutta todennäköisyys MITÄÄN kuulua T: n ensimmäiselle tasolle T: n toiselle tasolle T: ssä on tämä puutteellinen ilmentymistekijä ennustaa malli, newdata-testinäytteet, tyypin vaste 0 5 TOSI, kun uusi näyte luokitellaan syöpään tai kun se on luokiteltu Ei-rauha Ja miksi toisinpäin sen tekijä-vastauksen toisen tason todennäköisyys on nimetty menestykseksi dokumentaatiossa, vaikka mallinnut taudin tai kuoleman todennäköisyyden, samoin kuin logistisen regressin tulkinnassa ssion itsekin minä mielestäni on helpointa lajitella tällaista ongelmaa kokeilemalla yksinkertaistetuissa tilanteissa E gx - näyte c A, B, 10, korvaa TRUE x 1 BABBABBABA taulukko xx AB 4 6 huomaa, että B: n suhteellinen taajuus on 0 6 glm x.1, binomial Virhe eval expr, envir, enclos y arvot on 0 y 1 Lisäksi varoitusviesti Mf: ssä, kontrasti muuttuja x muunnettuna tekijäksi OK, joten se ei voinut mennä ilman muuntamista tekijäksi Tämä on hyvä asia glm-tekijä x.1, binominen Soita glm-kaava-tekijä x.1, perheen binomi-kertoimet Intercept 0 4055 Freedom-asteiset 9 Total ie Null 9 Jäännös Null Deviance 13 46 Jäljellä oleva Deviance 13 46 AIC 15 46 Keskeytys on positiivinen, todennäköisyys 0 5 eli on oltava B 0 4055 log 6 4 ennustaa glm factor x.1, binomial 1 2 3 4 5 6 7 8 0 4054651 0 4054651 0 4054651 0 4054651 0 4054651 0 4054651 0 4054651 0 4054651 9 10 0 4054651 0 4054651 ennustaa glm-tekijä x.1, binomi, tyypin vaste 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 Sillä miksi se ei ole toisinpäin, jos olisi, olisi voinut kysyä samaa kysymystä. Tai tarkemmin sanottuna. resp - tekijä c syöpä, ei-karstaava, ei-karstaava, ei-karsinainen mod-glm resp.1, perheen binominen ennustavat moodi, tyypin vaste 1 2 3 4 0 75 0 75 0 75 0 75. ja koska ei-karsinainen esiintyy näytteessä olevan ajan 75 kertaa selvästi ennustaa todennäköisyyden, .
No comments:
Post a Comment