Результаты исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференций › статья в сборнике материалов конференции › Рецензирование
Построение логистической регрессии в медицине. / Владимирова, Людмила Васильевна; Миронова, Полина Николаевна.
Труды XLIX Международной научной конференции аспирантов и студентов. ред. / Николай Васильевич Смирнов. St. Petersburg : Издательский Дом Федоровой Г.В., 2018. стр. 233-239 2 (Процессы управления и устойчивость; Том 5 (21), № 1).Результаты исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференций › статья в сборнике материалов конференции › Рецензирование
}
TY - GEN
T1 - Построение логистической регрессии в медицине
AU - Владимирова, Людмила Васильевна
AU - Миронова, Полина Николаевна
PY - 2018/7/12
Y1 - 2018/7/12
N2 - В настоящей работе представлено построение логистической регрессии с бинарной зависимой переменной. Логит-преобразование - это функция со значениями в (0,1) и может трактоваться как функция распределения некоторой случайной величины и, следовательно, позволяет прогнозировать вероятность того, что событие наступит для конкретного испытуемого (например, больной/здоровый). На основе метода максимального правдоподобия с использованием случайного поиска в сочетании с градиентным методом оцениваются коэффициенты логистической регрессии. Определяются стандартные ошибки полученных коэффициентов и проводится проверка гипотез о значимости коэффициентов. Для оценки качества логистической регрессии применяется эффективный инструмент ROC-анализа (Receiver Operator Characteristic): строятся кривые чувствительности и специфичности модели, которые показывают зависимость верно классифицированных положительных и отрицательных примеров от порога отсечения (cut-off value). Получение порога или точки отсечения позволяет определять величины ошибок первого и второго рода. Компьютерные расчеты и анализ были проведены для набора данных о пациентах с подозрением на сахарный диабет, предоставленного Национальным институтом диабета, болезней органов пищеварения и почек. Результаты представлены в виде таблиц и графиков.
AB - В настоящей работе представлено построение логистической регрессии с бинарной зависимой переменной. Логит-преобразование - это функция со значениями в (0,1) и может трактоваться как функция распределения некоторой случайной величины и, следовательно, позволяет прогнозировать вероятность того, что событие наступит для конкретного испытуемого (например, больной/здоровый). На основе метода максимального правдоподобия с использованием случайного поиска в сочетании с градиентным методом оцениваются коэффициенты логистической регрессии. Определяются стандартные ошибки полученных коэффициентов и проводится проверка гипотез о значимости коэффициентов. Для оценки качества логистической регрессии применяется эффективный инструмент ROC-анализа (Receiver Operator Characteristic): строятся кривые чувствительности и специфичности модели, которые показывают зависимость верно классифицированных положительных и отрицательных примеров от порога отсечения (cut-off value). Получение порога или точки отсечения позволяет определять величины ошибок первого и второго рода. Компьютерные расчеты и анализ были проведены для набора данных о пациентах с подозрением на сахарный диабет, предоставленного Национальным институтом диабета, болезней органов пищеварения и почек. Результаты представлены в виде таблиц и графиков.
KW - ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ В МЕДИЦИНЕ, КОЭФФИЦИЕНТЫ РЕГРЕССИИ, МЕТОД МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ, АНАЛИЗ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ И СПЕЦИФИЧНОСТИ, ТОЧКИ ОТСЕЧЕНИЯ, САХАРНЫЙ ДИАБЕТ, LOGISTIC REGRESSION IN MEDICINE, REGRESSION COEFFICIENTS, MAXIMUM LIKELIHOOD METHOD,
M3 - статья в сборнике материалов конференции
T3 - Процессы управления и устойчивость
SP - 233
EP - 239
BT - Труды XLIX Международной научной конференции аспирантов и студентов
A2 - Смирнов, Николай Васильевич
PB - Издательский Дом Федоровой Г.В.
CY - St. Petersburg
ER -
ID: 74194148