R - glm - الخيارات الثنائية التنبؤ ،

مرة واحدة لديك الاحتمالات المتوقعة، والأمر متروك لكم ما عتبة كنت ترغب في استخدام قد تختار عتبة لتحسين حساسية أو خصوصية أو أيا كان التدبير الأكثر أهمية في سياق التطبيق بعض المعلومات الإضافية سيكون من المفيد هنا ل جواب أكثر تحديدا قد ترغب في النظر في منحنيات روك وغيرها من التدابير المتعلقة التصنيف الأمثل. تحرير لتوضيح هذه الإجابة إلى حد ما سوف أعطي مثالا الجواب الحقيقي هو أن القطع الأمثل يعتمد على ما هي خصائص المصنف مهمة في سياق التطبيق دعونا Y تكون القيمة الحقيقية للمراقبة ط، وقبعة تكون الطبقة المتوقعة بعض التدابير المشتركة للأداء هي. 1 الحساسية P هات i 1 يي 1 - نسبة 1 s التي يتم تحديدها على النحو الصحيح. 2 الخصائص P هات i 0 يي 0 - نسبة 0 s التي تم تحديدها على النحو الصحيح. 3 معدل التصنيف الصحيح P يي هات i - نسبة التنبؤات التي كانت صحيحة. على سبيل المثال، إذا كان المصنف الخاص بك يهدف إلى تقييم اختبار تشخيصي لمرض خطير لديه علاج آمن نسبيا، والحساسية أكثر أهمية بكثير أن خصوصية في حالة أخرى، إذا كان المرض طفيفا نسبيا وكان العلاج محفوفا بالمخاطر، وخصوصية سيكون أكثر أهمية للسيطرة على مشاكل التصنيف العام، فإنه من الجيد أن معا بشكل مشترك حساسية والمواصفات - على سبيل المثال، يمكنك استخدام المصنف الذي يقلل المسافة الإقليدية من النقطة 1،1. يمكن ترجيح دلتا أو تعديلها بطريقة أخرى لتعكس قياس أكثر معقولية للمسافة من 1،1 في سياق التطبيق - تم اختيار المسافة الإقليدية من 1،1 هنا بشكل تعسفي لأغراض توضيحية في أي حال، كل هذه التدابير الأربعة يمكن أن يكون الأنسب، اعتمادا على application. Below هو مثال محاكاة باستخدام التنبؤ من نموذج الانحدار اللوجستي لتصنيف ويتفاوت قطع لمعرفة ما قطع يعطي أفضل مصنف تحت كل من هذه التدابير الثلاثة في هذا المثال البيانات تأتي من نموذج الانحدار اللوجستي مع ثلاثة تنبؤات انظر R رمز أدناه مؤامرة كما ترون من هذا المثال، وقطع الأمثل يعتمد على أي من هذه التدابير هو الأكثر أهمية - وهذا هو تماما تعتمد على التطبيق. تحرير 2 P يي 1 قبعة ط 1 و P يي 0 قبعة i 0، معدلات الإيجابية الحقيقية والسلبية الحقيقية لاحظ هذه ليست نفس حساسية وخصوصية قد تكون أيضا تدابير مفيدة للأداء على سبيل المثال، إذا كنت تحاول تصميم التشخيص عند حدوث تفشي المرض في المستقبل، فإن معدل إيجابي حقيقي كبير سيكون من المرغوب فيه جدا، لأن ذلك يعني أنه إذا كان تفشي يحدث، فمن المحتمل جدا أن تتوقع أن واحدة سوف تحدث ويمكنك تنفيذ بعض التدخل يمكن تعديل التعليمات البرمجية لحساب هذه بدلا من ذلك - أنا ليرة لبنانية ترك ذلك لك. تعميم النماذج الخطية في R، الجزء 3 التآمر الاحتمالات المتوقعة. بي دافيد ليليس، دكتوراه في D. لدينا المادة الأخيرة، علمنا عن نموذج تناسب في المعمم النماذج الخطية على البيانات الثنائية باستخدام الأمر غلم نواصل مع نفس غلم على مجموعة بيانات متارس يتراجع مقابل مقابل متغير على الوزن ونزوح المحرك. الآن نريد أن مؤامرة نموذجنا، جنبا إلى جنب مع البيانات التي لوحظت. على الرغم من أننا ركض نموذج مع التنبؤات متعددة، يمكن أن تساعد في تفسير لرسم الاحتمالات المتوقعة أن مقابل 1 ضد كل متنبأ بشكل منفصل حتى أولا نحن تناسب غلم واحد فقط من توقعاتنا، wt. To مؤامرة نموذجنا نحن بحاجة إلى مجموعة من قيم الوزن والتي يمكن أن تنتج القيم المجهزة هذه المجموعة من القيم التي يمكن أن تنشئ من المدى الفعلي لقيم مجموعة wt. A من قيم الوزن بين 0 و 6 ستكون مثالية لذلك نحن إنشاء سلسلة من القيم بين 0 و 6 في الزيادات من 0 01 الانضمام إلى هذا العدد الكبير من النقاط متباعدة عن كثب سيعطي مظهر سلس لنموذجنا. الآن نستخدم وظيفة التنبؤ لخلق نموذج لجميع القيم من xweight. We يمكن أن نفعل الشيء نفسه للنزوح. يمكننا أن نرى أن لكلا التنبؤات، وهناك علاقة سلبية بين احتمال أن مقابل 1 ومتغير متنبئ كما يزيد من المتوقع، والاحتمال ينقص. وهذا t صعب جدا في مقالنا المقبل، وسوف ننظر في تطبيقات أخرى من وظيفة غلم. حول المؤلف وقد درس ديفيد ليليس R للعديد من الباحثين والإحصائيين شركته، سيجما الاحصائيات والبحوث المحدودة يوفر كل من التعليمات على الخط وورش عمل وجها لوجه على R، وخدمات الترميز في R ديفيد يحمل الدكتوراه في الإحصائي التطبيقي إكس لتعلم وظيفة R غلم في هذه الورشة ست ساعة سوف تتعلم كيفية استخدام غلم لتحديد لوجستية أطوال المتغيرات تختلف، وعندما أنظر في انحداري أنا تمويل 4366 الملاحظات حذف بسبب ميسينغنس ولدي 5156 الملاحظة، فكيف يمكنني إضافة القيم المجهزة إلى ميداتا بشكل حرفي. كوفيسيانتس في غلم متعدد الحدود مع الحدين الأسرة وتتناسب مع منحنى لانتثار plot. I استخدمت غلم مع خطأ كواسيبينوميال للنظر في تأثير الإنتاجية والكثافة الأولية على نسبة من هجرة الحشرات لم تكن الإنتاجية لها أي تأثير ووصلت إلى النموذج النهائي التالي Model5 غلم y. NF NF2، كواسيبينوميال أحتاج إلى استخدام هذا النموذج لتتناسب مع منحنى لمؤشر مبعثر لإظهار التأثير التربيعي للكثافة الأولية على نسبة هجرة ما قرأته هو استخدام المعاملات من جدول ملخص هذا النموذج لجعل الخط معاملات تقدير ستد خطأ t قيمة بيأر t اعتراض 1 47047 0 89089 1 651 0 1104 نف -0 87076 0 41867 -2 080 0 047 2 NF2 0 06405 0 03056 2 096 0 0456. لقد نظرت في هذا المثال الذي قدمته في صفحتك وكنت أتساءل كيف يمكنك رسم منحنى على مؤامرة مبعثر عندما يكون لديك تأثير التربيعية من نفس المتغير في حالتي NF2 عندما أحاول اتبع ما فعلته لنموذج الخاص بك وأظل الحصول على الخطأ التالي زي - التنبؤ model5، قائمة نف x، اكتب استجابة خطأ في نيوداتا، كليف كليفليفس أطوال متغير تختلف وجدت ل NF2.When يمكنني استخدام المعاملات وجعل هذه المعادلة برويميغ 1 470466 - 0 870759NF 0 064054NF2 لا يتناسب مع بياناتي بشكل صحيح. نف - سيق 0، 12، بي 0 1 لينس نف، 1 470466- 0 870759NF 0 064054NF 2 بلوت نف، برويميغ، نموذج متعدد الحدود الرئيسي، زلاب نف، يلاب برويميغ. قرأت شيئا عن العودة تحويل المعاملات ولكن أنا لست متأكدا إذا كان السبب أنا لا الحصول على الخط الصحيح لأنني بحاجة إلى التحول وإذا كان الجواب نعم كيف أنا ذاهب للقيام بذلك أنا حقا الخلط لجعل الخط وأنا نقدر أي مساعدة واقتراح شكرا لك. يهانكس لدعمكم أحتاج حل إذا كنت تريد النظر في اثنين من فاريابيلز في نموذجي، كيف يمكنني جعل المؤامرة لدي ديبندنت السعادة التنبؤات الأصدقاء الدخل. كما يمكن أن يرى، كل من الخيارات الخمسة الأولى لديه وظيفة التباين المرتبطة لذوات الحدين التباين بين الحدين m 1- m، وواحد أو أكثر من اختيارات وظائف الوصلات ذات الحدين لوغيت أو بروبيت أو لوغ-log. log التكميلية. طالما أنك تريد الارتباط الافتراضي، كل ما عليك تحديده هو اسم العائلة إذا كنت تريد رابط بديل، يجب إضافة ووسيط وصلة على سبيل المثال للقيام بروبيتس التي تستخدمها. العائلة الأخيرة على القائمة، شبه هناك للسماح للنماذج المعرفة المستخدم من قبل الحد الأقصى شبه الاحتمالات. 5 اللوجستي الانحدار. وسوف نوضح نماذج الانحدار اللوجستي المناسب باستخدام وسائل منع الحمل استخدام البيانات المعروضة أدناه. البيانات متوفرة من قسم مجموعات البيانات من الموقع لالمعماري نماذج الخطية بالطبع زيارة لقراءة وصف قصير واتبع الرابط to. Of بالطبع يمكن تحميل البيانات مباشرة من ري المحدد معلمة هيدر ك ترو لأنه بخلاف ذلك لن يكون من الواضح أن السطر الأول في الملف له أسماء المتغيرات لا توجد أسماء صف محددة، لذلك سيتم ترقيم الصفوف من 1 إلى 16 طباعة كوز للتأكد من أنك حصلت على البيانات في حسنا ثم جعله الافتراضي dataset. Let لنا أولا محاولة نموذج مضافة بسيطة حيث يعتمد استخدام وسائل منع الحمل على العمر والتعليم و wantMore. There هي بعض الأشياء لشرح هنا أولا، وتسمى وظيفة غلم ولقد عينت قيمته إلى كائن يسمى لرفيت لترابط الانحدار اللوجستي الوسيطة الأولى للدالة هي صيغة نموذجية تحدد الاستجابة والتنبؤ الخطي. مع البيانات ذات الحدين يمكن أن تكون الاستجابة إما متجه أو مصفوفة ذات عمودين. إذا كانت الاستجابة متجهة إليه يمكن أن تكون رقمية مع 0 للفشل و 1 للنجاح، أو عامل مع المستوى الأول يمثل الفشل وجميع الآخرين يمثلون النجاح في هذه الحالات R يولد متجه منها لتمثيل المقاسم ذات الحدين. الألومنيوم يمكن أن يكون الرد مبدئيا مصفوفة حيث العمود الأول هو عدد من النجاحات والعمود الثاني هو عدد من الإخفاقات في هذه الحالة R يضيف العمودين معا لإنتاج القاسم الصحيح ثنائي القاعدي. لأن النهج الأخير هو حق واضح واحد بالنسبة لنا لقد استخدمت وظيفة بيند لإنشاء مصفوفة من خلال ربط ناقلات العمود التي تحتوي على الأرقام باستخدام وعدم استخدام وسائل منع الحمل. بعد رمز خاص. فصل بين الاستجابة من التنبؤات، لدينا صيغة نموذج ويلكنسون روجرز في هذا حالة نحن تحديد التأثيرات الرئيسية من العمر والتعليم و ويزموري لأن جميع المتنبئات الثلاثة هي المتغيرات الفئوية، ويتم التعامل معها تلقائيا كعوامل، كما ترون من خلال فحص النتائج. الاستعراض أن R يصنف مستويات عامل حسب الترتيب الأبجدي لأن العمر وبالمثل، عالية هي الخلية المرجعية للتعليم لأن ارتفاع يأتي قبل انخفاض وأخيرا، اختار R لا كقاعدة ل يريد أكثر. إذا كنت غير راض عن هذه الخيارات يمكنك 1 استخدام ريفيل لتغيير فئة قاعدة، أو 2 تحديد المتغيرات مؤشر الخاصة بك وسوف تستخدم هذا النهج الأخير من خلال تحديد مؤشرات للنساء مع التعليم العالي والنساء الذين يريدون لا مزيد من الأطفال. الآن محاولة نموذج again. The الانحراف المتبقية من 29 92 على 10 دف مهم للغاية. لذلك نحن بحاجة إلى نموذج أفضل واحد من المفضلة يدخل التفاعل بين العمر والرغبة في عدم وجود المزيد من الأطفال. ملاحظة كيف R بنيت شروط التفاعل تلقائيا، وحتى جاء مع تسميات معقولة بالنسبة لهم نموذج الانحراف من 12 63 على 7 دف ليست كبيرة على مستوى خمسة في المئة التقليدية، لذلك ليس لدينا أي دليل ضد هذا النموذج. لحصول على معلومات أكثر تفصيلا حول هذا مناسبا محاولة ملخص function. R يتبع العرف الشعبي من الإبلاغ معاملات كبيرة مع واحد أو اثنين أو ثلاثة نجوم اعتمادا على قيم p الخاصة بهم محاولة لرفيت مؤامرة يمكنك الحصول على نفس المؤامرات كما هو الحال في نموذج خطي، ولكن تكييفها لنموذج خطي المعمم على سبيل المثال البقايا تآمر هي بقايا الانحراف الجذر التربيعي للمساهمة من الملاحظة إلى الانحراف، مع نفس علامة كما المتبقية الخام. الوظائف التي يمكن استخدامها لاستخراج النتائج من صالح وتشمل. المقاييس أو الإقامة لبقايا الانحراف. فيتد أو ل قيم المجهزة المقدرة الاحتمالات. تقديم التنبؤ الخطي توقع logits. coef أو معاملات للمعاملات، و ديفيانس لل الانحراف. بعض هذه الدالات لها وسيطات اختيارية على سبيل المثال، يمكنك استخراج خمسة أنواع مختلفة من المخلفات، ودعا الانحراف، بيرسون، استجابة الاستجابة - قيمة المجهزة، تعمل المتغير التابع العامل في خوارزمية إرلس - تنبؤ خطي، وجزء من مصفوفة بقايا العمل التي تم تشكيلها من خلال حذف كل مصطلح في النموذج يمكنك تحديد واحد تريد باستخدام وسيطة نوع، على سبيل المثال بقايا لرفيت، نوع pearson.5 3 تحديث النماذج. إذا كنت ترغب في تعديل نموذج قد تفكر في استخدام تحديث وظيفة خاصة على سبيل المثال لإسقاط عمر نومور ه التفاعل في نموذجنا يمكن استخدام واحد. الوسيطة الأولى هي نتيجة لملاءمة، والثانية صيغة تحديث حامل المكان. تحليل الاستجابة من التنبؤات وتشير النقطة إلى الجانب الأيمن من الصيغة الأصلية، لذلك ونحن هنا ببساطة إزالة سن نيمور بدلا من ذلك، يمكن للمرء أن يعطي صيغة جديدة كما الوسيطة الثانية. يمكن استخدام وظيفة التحديث لتناسب نفس النموذج إلى مجموعات بيانات مختلفة، وذلك باستخدام بيانات الوسيطة لتحديد إطار بيانات جديد آخر حجة مفيدة هي مجموعة فرعية ل تناسب النموذج إلى عينة فرعية مختلفة تعمل هذه الدالة مع النماذج الخطية وكذلك النماذج الخطية المعممة. إذا كنت تخطط لتناسب سلسلة من النماذج سوف تجد وظيفة أنوفا مفيدة نظرا لسلسلة من نماذج متداخلة، فإنه سيتم حساب التغير في الانحراف بينهما محاولة. إضافة التفاعل قد خفضت الانحراف من قبل 17 288 على حساب 3 د f. If حجة أنوفا هو نموذج واحد، فإن وظيفة تظهر التغيير في الانحراف التي تم الحصول عليها عن طريق إضافة كل من e في الترتيب المذكور في صيغة النموذج، تماما كما فعلت بالنسبة للنماذج الخطية لأن هذا يتطلب تركيب العديد من النماذج كما أن هناك مصطلحات في الصيغة، قد تستغرق الدالة بعض الوقت لإكمال حساباتها. تتيح لك وظيفة أنوفا تحديد اختبار اختياري الخيارات المعتادة ستكون F للنماذج الخطية و تشيسك للنماذج الخطية المعممة إضافة اختبار المعلمة تشيسك يضيف القيم p بجانب الانحرافات في حالتنا. يمكننا أن نرى أن جميع المصطلحات كانت ذات أهمية كبيرة عندما تم إدخالها في نموذج 5 اختيار نموذج. أداة قوية جدا في R هو وظيفة الانحدار متدرج يحتوي على ثلاثة ملامح ملحوظة. أنه يعمل مع نماذج خطية المعمم، لذلك سوف تفعل الانحدار اللوجستي التدريجي، أو تدريجية بواسون الانحدار. فهم عن النماذج الهرمية ، لذلك سوف تنظر فقط إضافة التفاعلات فقط بعد بما في ذلك الآثار الرئيسية المقابلة في النماذج، و. فهم المصطلحات التي تنطوي على أكثر من درجة واحدة من الحرية، لذلك فإنه فيل ل الحفاظ على المتغيرات وهمية معا تمثل آثار عامل. الفكرة الأساسية من الإجراء هو أن تبدأ من نموذج معين الذي يمكن أن يكون جيدا نموذج نول واتخاذ سلسلة من الخطوات إما عن طريق حذف مصطلح بالفعل في نموذج أو إضافة على المدى الطويل من قائمة المرشحين لإدراجها، ودعا نطاق البحث وتعرف، بطبيعة الحال، من خلال صيغة نموذج. اختيار المصطلحات للحذف أو إدراج يستند إلى معيار المعلومات أكيك s إيك R يعرف إيك as.2 أقصى قدر من log - احتمال 2 عدد المعلمات. S-بلوس يعرف ذلك على أنه الانحراف ناقص ضعف عدد المعلمات في نموذج يختلف تعريفا اثنين من ثابت، لذلك الاختلافات في إيك هي نفسها في البيئتين يتوقف الإجراء عندما لا يمكن تحسين معيار إيك. في R جميع من هذا العمل يتم عن طريق استدعاء اثنين من الوظائف، add1 و drop1 التي تنظر في إضافة أو إسقاط مصطلح من نموذج هذه الوظائف يمكن أن تكون مفيدة جدا في اختيار النموذج، وكلاهما قبول وسيطة اختبار تماما مثل anova. Consider لأول مرة drop1 لدينا نموذج الانحدار اللوجستي. من الواضح أننا لا يمكن قطرة أي من هذه المصطلحات لاحظ أن R يعتبر إسقاط التأثير الرئيسي للتعليم والعمر حسب تريد لا مزيد من التفاعل، ولكن لم تفحص الآثار الرئيسية للسن أو لا تريد أكثر من ذلك، لأن واحد لن تسقط هذه التأثيرات الرئيسية مع الإبقاء على التفاعل. تتطلب الوظيفة الشقيقة add1 مجالا لتحديد المصطلحات الإضافية التي يجب أخذها بعين الاعتبار في مثالنا سننظر في جميع التفاعلات الممكنة ذات عاملين. ونرى أن أي من التفاعلين المفقودين اثنين مهم في حد ذاته على مستوى خمسة في المئة التقليدية ومع ذلك، فإنها تحدث لتكون مشتركة بشكل مشترك لاحظ أن النموذج مع العمر من خلال التفاعل التعليمي لديها إيك أقل من نموذج البداية لدينا. البحث التلقائي هنا نحن ندعها البحث في نطاق المعرفة من قبل جميع التفاعلات عاملين. الخطوة وظيفة تنتج مخرجات تتبع مفصلة أننا قد ضغطت الكائن عاد، ومع ذلك، يتضمن عنصر أنوفا يلخص البحث. كما ترون، فإن الإجراء الآلي الذي تم إدخاله واحدا تلو الآخر هو التفاعلات الثنائية الباقية الثلاثية، لإعطاء إيك نهائي من 99 9 هذا مثال حيث أن إيك، عن طريق طلب تحسين الانحراف من 2 فقط لكل معلمة، قد أدت إلى الإفراط في تجهيز البيانات بعض المحللين يفضلون عقوبة أعلى لكل معلمة على وجه الخصوص، وذلك باستخدام سجل ن بدلا من 2 كمضاعف العائد بيك، ومعيار المعلومات بايزي في مثالنا سجل 1607 7 38، ولذا فإننا سوف ريكير الحد من الانحراف إي من 7 38 لكل معلمة إضافية تقبل الدالة الخطوة k كوسيطة، مع الافتراضي 2 يمكنك التحقق من أن تحديد k لوغ 1607 يؤدي إلى نموذج أبسط بكثير ليس فقط لم يتم إدخال تفاعلات جديدة، ولكن التأثير الرئيسي للتعليم هو انخفض على الرغم من أنه من المهم .2017 جيرم ن رودر غيز، جامعة برينستون. الخطي نماذج عامة. شاهد مساعدة غلم لخيارات النمذجة الأخرى انظر مساعدة الأسرة لوظائف الارتباط المسموح بها لكل أسرة ثلاثة أنواع فرعية من النماذج الخطية المعممة سيتم تغطيتها هنا الانحدار اللوجستي ، الانحدار بواسون، وتحليل البقاء على قيد الحياة. الانحدار اللوجستي. الانحدار اللوجيستيك مفيد عندما كنت تتوقع نتيجة ثنائية من مجموعة من المتغيرات التنبؤ المستمر ويفضل في كثير من الأحيان على تحليل وظيفة التمييز بسبب افتراضات أقل تقييدا. الانحدار اللوجستي حيث F هو عامل ثنائي و X1-X3 هي التنبؤات المستمرة تناسب - غلم Fx1 X2 X3، البيانات ميداتا، ملخص الحدين الأسرة تناسب عرض النتائج كونفينت تناسب 95 سي لمعاملات إكس كوف تناسب الأسية معاملات إكس كونفينت تناسب 95 سي للمعاملات الأسية التنبؤ مناسبا، نوع الاستجابة تنبأ القيم المتبقية تناسب، اكتب الانحراف المتبقية. x، البيانات سوف ميداتا عرض مؤامرة الكثافة المشروط للنتائج الثنائية F على المتغير x المستمر. الانحدار الانحدار. الانحدار بواسون مفيد عند التنبؤ متغير النتيجة تمثل التهم من مجموعة من متغيرات التنبؤ المستمر. بواسون الانحدار حيث العد هو العد و x1-x3 هي التنبؤات المستمرة تناسب - غلم count. x1 X2 X3 والبيانات ميداتا والأسرة بويسون ملخص تناسب نتائج العرض إذا كان لديك الإفراط في معرفة ما إذا كان الانحراف المتبقي هو أكبر بكثير من درجات الحرية، قد تريد استخدام كواسيبويسون بدلا من بواسون. تحليل البقاء على قيد الحياة. تحليل بقاء دعا أيضا تحليل تاريخ الحدث أو تحليل الموثوقية يغطي مجموعة من التقنيات لنمذجة الوقت لحدث قد تكون البيانات رقابة على حق - الحدث قد لا يكون قد وقعت قبل نهاية دراسة أو قد يكون لدينا معلومات غير مكتملة عن الملاحظة ولكن نعرف أن ما يصل إلى وقت معين الحدث لم يحدث على سبيل المثال انخفض المشارك من الدراسة في الأسبوع 10 ولكن كان على قيد الحياة في ذلك الوقت. وفي حين يتم تحليل النماذج الخطية المعمم عادة باستخدام غلم ، يتم تنفيذ بقاء أناليس عادة باستخدام وظائف من حزمة البقاء على قيد الحياة حزمة البقاء على قيد الحياة يمكن التعامل مع واحد واثنين من المشاكل عينة، تسارع حدودي وضع الفشل لس، ونموذج كوكس النسبي للمخاطر النسبية. عادة ما يتم إدخال البيانات في وقت بدء وقت الصيغة وحدث الحدث 1، ولم يحدث الحدث 0 بدلا من ذلك، قد تكون البيانات في وقت التنسيق إلى الحدث وحالة الحدث 1 حدث، 0 حدث لم يحدث حالة A يشير إلى أن الملاحظة هو الصحيح سينكورد يتم تجميع البيانات في كائن سورف عن طريق وظيفة سورف قبل مزيد من analyses. survfit يستخدم لتقدير توزيع البقاء على قيد الحياة لاختبار واحد أو أكثر من المجموعات سورفديف الاختلافات في توزيعات البقاء على قيد الحياة بين اثنين أو أكثر من مجموعات كوكسف نماذج وظيفة الخطر على مجموعة من المتغيرات التنبؤ. مايو عيادة سرطان الرئة بقاء مكتبة البيانات. تعرف على الرئة مساعدة البيانات. إنشاء كائن سورف سوبوبج - مع الرئة، وقت سيرف، والوضع. بقاء توزيع العينة من مجموع العينة كابلان-مير مقدر fit0 - سورفيت survupj.1، بيانات الرئة ملخص fit0 مؤامرة fit0، زلاب البقاء على قيد الحياة في أيام، يلب البقاء على قيد الحياة، يسكيل 100، التوزيع الرئيسي البقاء على قيد الحياة عموما. مقارنة توزيعات البقاء على قيد الحياة من الرجال والنساء fit1 - سورفيفيت سورفيفيت. مؤامرة البقاء على قيد الحياة حسب الجنس مؤامرة fit1، زلاب البقاء على قيد الحياة الوقت في أيام، يلب البقاء على قيد الحياة، يسكيل 100، كول ج الأحمر والأزرق، الرئيسية توزيعات البقاء على قيد الحياة حسب الجنس أسطورة توبريت، عنوان الجنس، ج ذكر، أنثى، وملء ج الأحمر والأزرق. اختبار الفرق بين الذكور والإناث على قيد الحياة منحنيات لوغرانك اختبار سورفيفي سورفيفي. التنبؤ بقاء الذكور من العمر والدرجات الطبية ماليمود - كوكسف سورفوبج. البيانات الرئة، الجنس الفرعي 1. عرض النتائج ماليمود. وتقييم افتراض المخاطر النسبية. انظر توماس لوملي ق R المادة الإخبارية على حزمة البقاء على قيد الحياة لمزيد من المعلومات وتشمل مصادر جيدة أخرى ماي تشو ق استخدام R البرمجيات للقيام تحليل البقاء على قيد الحياة والمحاكاة وفصل M J كراولي ق على البقاء على قيد الحياة التحليل. للممارسة. - أي فئة لا يتنبأ بها. لدي سؤال حول الانحدار اللوجستي في R. Suppose لدي قائمة صغيرة من البروتينات P1، P2، P3 التي تتوقع هدف من الدرجة اثنين T، ويقول السرطان غير السرطان دعونا أقول كذلك وأنا أعلم أنني يمكن أن بناء نموذج الانحدار اللوجستي بسيط في R. data دف Y، الأسرة الحدين Y هو مجموعة البيانات من البروتينات. هذا يعمل غرامة T هو ناقلات فاكتوريد مع مستويات السرطان، غير سرطانات البروتينات رقمية. الآن، أريد أن أستخدم للتنبؤ جديد نموذج. dredict واختبارات نيوداتا ونماذج اختبار الاستجابة هي مجموعة صغيرة من العينات الجديدة. النتيجة هي متجه من الاحتمالات لكل عينة في الاختبارات ولكن الاحتمال ما ل ينتمي إلى المستوى الأول في T ينتمي إلى المستوى الثاني في T. Is هذا عامل التعبير فالوينغ التنبؤ نموذج، نيوداتا الاختبارات، نوع الاستجابة 0 5 ترو، عندما تصنف العينة الجديدة إلى السرطان أو عندما تصنف إلى نونكانسر ولماذا لا العكس. في 10 يوليو 2009، في 9 46 صباحا، كتب بيتر شفلر. مرحبا، لدي سؤال أبو أوت الانحدار اللوجستي في R افترض لدي قائمة صغيرة من البروتينات P1، P2، P3 التي تتوقع هدف من الدرجة اثنين T، ويقول السرطان غير السرطان دعونا أقول كذلك وأنا أعلم أنني يمكن أن تبني نموذج الانحدار اللوجستي بسيط في نموذج R - غلم T . داتا دف Y، الأسرة الحدين Y هو مجموعة البيانات من البروتينات يعمل على ما يرام T هو ناقلات فاكتوريد مع مستويات السرطان، غير سرطانات البروتينات رقمية الآن، أريد أن تستخدم للتنبؤ نموذج جديد التنبؤ البيانات، واختبارات نيوداتا نماذج، اكتب اختبارات الاستجابة هو مجموعة صغيرة من العينات الجديدة والنتيجة هي متجه الاحتمالات لكل عينة في الاختبارات أمثلة ولكن الاحتمال ماذا ل ينتمي إلى المستوى الأول في T تنتمي إلى المستوى الثاني في T هل هذا عامل التعبير فالوينغ التنبؤ نموذج، اختبارات نيوداتا، تايب ريسبونز 0 5 ترو، عندما تصنف العينة الجديدة إلى سرطان أو عندما تصنف إلى نونكانسر ولماذا لا العكس حول شكرا لك، بيتر. كما في قسم التفاصيل من glm. A التنبؤ نموذجي لديه استجابة form. terms حيث الاستجابة e هو متجه الاستجابة الرقمية والمصطلحات عبارة عن سلسلة من المصطلحات التي تحدد مؤشرا خطيا ل ريسبونس بالنسبة للأسر ذات الحدين و كواسبينوميال يمكن أيضا تحديد الاستجابة كعامل عندما يدل المستوى الأول على الفشل وكل النجاح الآخر أو كمصفوفة عمودين مع الأعمدة إعطاء عدد من النجاحات والفشل يشير المصطلحات مواصفات النموذج الثاني الثاني جميع المصطلحات في البداية جنبا إلى جنب مع جميع المصطلحات في الثانية مع أي التكرارات إزالة. لذلك، وبالنظر إلى الوصف أعلاه، كنت تتوقع نونكانسر وهذا هو، كنت تتوقع احتمال المستوى الثاني من نجاح عامل، بالنظر إلى المتغيرات. إذا كنت تريد أن تتنبأ السرطان، وتغيير مستويات عامل بالتالي. T - عامل T، ومستويات ج غير السرطان، السرطان. بإعداد افتراضي، سوف R ألفا نوع وبالتالي فإن السرطان سيكون أولا. ثينك من ذلك من حيث استخدام 0،1 رمز صحيح للغياب، وجود، حيث كنت تتوقع احتمال 1، أو وجود الحدث أو شار أتيريستيك من الفائدة. بتو، باستخدام T باسم اسم ناقلات الاستجابة ليست عادة جيدة. T هو الاختزال لبنيت في R ثابت ترو R عموما ذكية بما فيه الكفاية لمعرفة الفرق، ولكن من الأفضل لتجنب الدخول في ورطة من عدم استخدامه. في الرد على هذا المنصب بيتر شفلر-2.Peter شفلر كتبت. هي ، لدي سؤال حول الانحدار اللوجستي في R افترض أن لدي قائمة صغيرة من البروتينات P1، P2، P3 التي تتوقع هدف من الدرجة اثنين T، ويقول السرطان غير السرطان دعونا أقول كذلك وأنا أعلم أنني يمكن أن تبني نموذج الانحدار اللوجستي بسيط في R نموذج - غلم T. data دف Y والأسرة ذات الحدين Y هو مجموعة البيانات من البروتينات يعمل على ما يرام T هو ناقلات فاكتوريد مع مستويات السرطان، غير السرطان البروتينات رقمية الآن، أريد أن تستخدم للتنبؤ نموذج جديد التنبؤ البيانات، نيوداتا الاختبارات، نماذج اختبار الاستجابة هي مجموعة صغيرة من العينات الجديدة والنتيجة هي متجه من الاحتمالات لكل عينة في الاختبارات أمثلة ولكن الاحتمالية ماذا ل تنتمي إلى المستوى الأول في T تنتمي إلى المستوى الثاني في T هل هذا عامل التعبير فالون التنبؤ نموذج، نيوداتا اختبارات، من نوع 0 0 ترو، عندما تصنف العينة الجديدة إلى السرطان أو عندما تصنف إلى نونكانسر ولماذا لا العكس. احتمالية المستوى الثاني من استجابة عامل وصفت النجاح في التوثيق، حتى عندما مثلما هو الحال عند تفسير الانحدار اللوجستي نفسه. أجد أنه من الأسهل فرز هذا النوع من المسألة عن طريق التجريب في الحالات المبسطة E غ - العينة ج، ب، 10، استبدال الجدول ترو x 1 باببابا شكس أب 4 6. لاحظ أن التردد النسبي لل B هو 0،1،1، خطأ ذي حدين في قيم إكسر، إنفير، إنكلوس y يجب أن تكون قيم y 0 y 1 بالإضافة إلى ذلك رسالة تحذير في مف، تباين متغير x تحويلها إلى عامل. موافق، لذلك فاز تي الذهاب دون تحويل لعامل هذا هو شيء جيد. كل غم صيغة عامل x.1، الأسرة binomial. Coefficients اعتراض 0 4055.Degrees الحرية 9 المجموع أي نول 9 المتبقية نول ديفيانس 13 46 المتبقية الانحراف 13 46 إيك 15 46. اعتراض إيجابي، المقابلة لاحتمالات سجل لاحتمال 0 5 أي يجب أن يكون B 0 4055 لوغ 6 4.1، ذات الحدين 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 توقع غلم عامل x.1، ذو الحدين، نوع الرد 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 - 6 - 6 - 6 - 6 - 6 - 6 - 6 - 6 - 6 - 6.لماذا لا s العكس، حسنا، إذا كان، ثم كنت قد طرحت نفس السؤال .-- يا ---- بيتر دلغارد ستر فاريماغسغيد 5، إنتر b c --- قسم من بيستاتيستيكش صندوق بريد 2099، 1014 كشك - جامعة كوبنهاغن الدنمارك ف 45 35327918. كتب بيتر شفلر مرحبا، لدي سؤال حول الانحدار اللوجستي في R افترض لدي قائمة صغيرة من البروتينات P1، P2، P3 التي تتوقع وهو من الدرجة الثانية الهدف T، ويقول السرطان غير السرطان دعونا نقول كذلك وأنا أعلم أن أستطيع أن بناء نموذج الانحدار اللوجستي بسيط في نموذج R - غلم T. data دف Y والأسرة ذات الحدين Y هو مجموعة البيانات من البروتينات يعمل على ما يرام T هو ناقلات ناقلات مع مستويات السرطان، غير سرطانية البروتينات رقمية الآن، أريد أن أستخدم للتنبؤ نموذج جديد التنبؤ البيانات، اختبارات نيوداتا، نوع اختبارات الاستجابة عينة صغيرة من عينات جديدة والنتيجة هي متجه من بروباليتس لكل عينة في الاختبارات ولكن الاحتمالية ماذا ينتمي إلى المستوى الأول في T ينتمي إلى المستوى الثاني في T هل هذا عامل التعبير الباطل يتنبأ بالنموذج، واختبارات نيوداتا، ونوع الاستجابة 0 5 ترو، عندما تصنف العينة الجديدة إلى السرطان أو عندما تصنف إلى نونكانسر ولماذا لا العكس من ذلك انها احتمالية المستوى الثاني من استجابة عامل وصفت النجاح في التوثيق، حتى عندما النمذجة الخاص بك احتمال المرض أو الموت، تماما مثل عند تفسير لوجستية ريجر سسيون نفسها أجد أنه من الأسهل فرز هذا النوع من القضية عن طريق التجريب في حالات مبسطة E غ - عينة ج، ب، 10، واستبدال ترو × 1 باببابا الجدول شكس أب 4 6 لاحظ أن التردد النسبي لل B هو 0 6 غلم x.1، بينينيل إرور إن إيفال إكسر، إنفير، إنكلوس y يجب أن تكون القيم y 0 y 1 وبالإضافة إلى ذلك رسالة تحذير في مف، تباين متغير x تحويلها إلى عامل موافق، لذلك فاز تي الذهاب دون تحويل إلى عامل هذا شيء جيد غلم عامل x.1، الحدين استدعاء غلم صيغة عامل x.1، معاملات ذات الحدين الأسرة اعتراض 0 4055 درجات الحرية 9 المجموع أي نول 9 المتبقية انحراف عديم 13 46 المتبقية الانحراف 13 46 إيك 15 46 اعتراض إيجابي، المقابلة لوغ خلاف على احتمال 0 5 أي يجب أن يكون B 0 4055 لوغ 6 4 توقع عامل غلم x.1، ذو الحدين 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 التنبؤ غلم عامل x.1، ذات الحدين، نوع الاستجابة 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 أما لماذا لم يكن العكس، حسنا، لو كان، ثم هل يمكن أن تكون قد طرحت نفس السؤال. أو على وجه التحديد. استجابة - عامل ج السرطان، نونكانسر، نونكانسر، نونكانسر مود - غلم res.1، الحدين تنبؤ وزارة الدفاع، نوع الاستجابة 1 2 3 4 0 75 0 75 0 75 0 75. وبما أن غير السرطان يحدث 75 من الوقت في العينة بوضوح التنبؤ باحتمال غير السرطان .