Miara związku między dwiema zmiennymi binarnymi równa szansie wyniku „pozytywnego” w jednej zmiennej podzielonej przez szanse drugiej zmiennej. Zakresy LUB (0, nieskończoność). Ma silny związek z regresją logistyczną.
Krótkie podsumowanie Dlaczego regresja logistyczna (z ilorazami szans) jest częściej stosowana w badaniach kohortowych z wynikami binarnymi, w przeciwieństwie do regresji Poissona (z względnym ryzykiem)? tło Z mojego doświadczenia wynika, że statystyki licencjackie i magisterskie oraz kursy...
Próbuję przeprowadzić analizę regresji logistycznej w R. Brałem udział w kursach obejmujących ten materiał przy użyciu STATA. Bardzo trudno jest mi powielić funkcjonalność R. Czy w tym obszarze jest dojrzały? Wydaje się, że dostępna jest niewielka dokumentacja lub wytyczne. Wydawanie wyników...
Zbudowałem regresję logistyczną, w której zmienna wynikowa jest leczona po otrzymaniu leczenia ( Curevs. No Cure). Wszyscy pacjenci w tym badaniu zostali poddani leczeniu. Interesuje mnie, czy cukrzyca jest związana z tym wynikiem. W R mój wynik regresji logistycznej wygląda następująco:...
Nieco jestem nowy w stosowaniu regresji logistycznej i jestem nieco zdezorientowany rozbieżnością między moimi interpretacjami następujących wartości, które moim zdaniem byłyby takie same: wykładnicze wartości beta przewidywane prawdopodobieństwo wyniku przy użyciu wartości beta. Oto...
Z trudem próbuję zrozumieć zastosowanie regresji logistycznej w pracy. Artykuł dostępny tutaj wykorzystuje regresję logistyczną do przewidywania prawdopodobieństwa powikłań podczas operacji zaćmy. To, co mnie dezorientuje, to fakt, że artykuł przedstawia model, który przypisuje iloraz szans 1 do...
Mam zmienną wyniku binarnego {0,1} i zmienną predykcyjną {0,1}. Uważam, że logistyka nie ma sensu, chyba że dołączę inne zmienne i obliczę iloraz szans. Czy z jednym predyktorem binarnym wystarczające byłoby obliczenie prawdopodobieństwa vs iloraz szans?
Załóżmy, że mamy porządkową odpowiedź y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:\{\text{Bad, Neutral, Good}\} \rightarrow \{1,2,3\} i zbiór zmiennych X:=[x1,x2,x3]X:=[x1,x2,x3]X:=[x_1,x_2,x_3] który naszym zdaniem wyjaśni yyy . Następnie wykonujemy uporządkowaną regresję...
Eksperymentuję z algorytmem maszyny do zwiększania gradientu za pośrednictwem caretpakietu w R. Korzystając z małego zestawu danych o przyjęciach na studia, uruchomiłem następujący kod: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
W poniższym przykładzie > m = matrix(c(3, 6, 5, 6), nrow=2) > m [,1] [,2] [1,] 3 5 [2,] 6 6 > (OR = (3/6)/(5/6)) #1 [1] 0.6 > fisher.test(m) #2 Fisher's Exact Test for Count Data data: m p-value = 0.6699 alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1 95 percent...
Mam kilka artykułów prezentujących „OR” z przedziałem ufności 95% (przedziały ufności). Chcę oszacować na podstawie artykułów wartość P dla obserwowanego OR. W tym celu potrzebuję założenia dotyczącego rozkładu sali operacyjnej. Jaką dystrybucję mogę bezpiecznie założyć /...
W ostatnim artykule Norton i in. (2018) stwierdzają, że[1][1]^{[1]} Różnych ilorazów szans z tego samego badania nie można porównać, gdy modele statystyczne, które dają oszacowania ilorazu szans, mają różne zmienne objaśniające, ponieważ każdy model ma inny arbitralny współczynnik skalowania....
Studiuję, jak skonstruować 95% przedział ufności dla ilorazu szans ze współczynników uzyskanych w regresji logistycznej. Biorąc pod uwagę model regresji logistycznej, log(p1−p)=α+βxlog(p1−p)=α+βx \log\left(\frac{p}{1 - p}\right) = \alpha + \beta x \newcommand{\var}{\rm Var} \newcommand{\se}{\rm...
Jak rozumiem, wykładnicza wartość beta z regresji logistycznej jest ilorazem szans tej zmiennej dla zmiennej zależnej zainteresowania. Jednak wartość nie odpowiada ręcznie obliczonemu współczynnikowi szans. Mój model przewiduje stunting (miarę niedożywienia) przy użyciu, między innymi,...
W regresji logistycznej iloraz szans równy 2 oznacza, że zdarzenie jest 2 razy bardziej prawdopodobne, biorąc pod uwagę wzrost o jedną jednostkę predyktora. W regresji Coxa współczynnik ryzyka wynoszący 2 oznacza, że zdarzenie wystąpi dwa razy częściej w każdym punkcie czasowym, biorąc pod...
Mam trudności ze zrozumieniem jednego wyjaśnienia regresji logistycznej. Regresja logistyczna zachodzi między temperaturą a rybami, które giną lub nie giną. Nachylenie regresji logistycznej wynosi 1,76. Następnie szanse, że umrą ryby, wzrosną o współczynnik exp (1,76) = 5,8. Innymi słowy, szanse,...
W komentarzu tutaj @gung napisał: Uważam, że mogą się one nieco nakładać (może ~ 25%) i nadal będą znaczące na poziomie 5%. Pamiętaj, że 95% CI, które widzisz, dotyczy pojedynczej OR, ale test 2 OR dotyczy różnicy między nimi. Jeśli jednak w ogóle się nie pokrywają, to zdecydowanie różnią się...
W analizie regresji wielowymiarowej wydaje się, że ludzie używają różnych definicji skorygowanych ilorazów szans. Czy mógłbyś wyjaśnić mi, czym jest skorygowana OR i czym różni się od nieskorygowanej OR
Mam dwa zestawy danych z badań asocjacyjnych całego genomu. Jedynymi dostępnymi informacjami są współczynniki nieparzyste i przedziały ufności (95%) dla każdego genotypowanego SNP. Chcę wygenerować działkę leśną porównującą te dwa współczynniki szans, ale nie mogę znaleźć sposobu na obliczenie...
Znam metaanalizę i techniki regresji meta (przy użyciu pakietu R metaforfirmy Viechtbauer), ale ostatnio natknąłem się na problem, którego nie mogę łatwo rozwiązać. Powiedzmy, że mamy chorobę, która może przejść od matki do nienarodzonego dziecka, i była badana już wiele razy. Matka i dziecko...