1. Trang chủ
  2. » Kỹ Thuật - Công Nghệ

Bài giảng Mô hình hồi quy Logistic - Trường Đại Học Quốc Tế Hồng Bàng

10 11 0

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 10
Dung lượng 1,08 MB

Nội dung

• Mô tả mối liên quan giữa biến outcome và biến tiên lượng • Kiểm soát các biến nhiễu (Controlling for confounders). • Phát triển mô hình tiên lượng (Developing prognostic models).[r]

(1)

Tuan V Nguyen

Senior Principal Research Fellow, Garvan Institute of Medical Research Professor, UNSW School of Public Health and Community Medicine

Professor of Predictive Medicine, University of Technology Sydney Adj Professor of Epidemiology and Biostatistics,

School of Medicine Sydney, University of Notre Dame Australia

(2)

Mơ hình hồi qui logistic (logistic regression)

• Ví dụ dẫn nhập

(3)(4)

The Challenger shuttle disaster

Flight Temp Damage

STS-1 66

STS-2 70

STS-3 69

STS-4 80

STS-5 68

STS-6 67

STS-7 72

STS-8 73

STS-9 70

STS 41B 57

STS 41C 63

STS 41D 70

STS 41G 78

STS 51A 67

STS 51C 53

STS 51D 67

Flight Temp Damage

STS 51B 75

STS 51G 70

STS 51F 81

STS 51I 76

STS 51J 79

STS 61A 75

STS 61B 76

STS 61C 58

(5)

Nghiên cứu bệnh tiểu đường (type diabetes)

• Nghiên cứu cắt ngang 3155 cá nhân • Outcome: chẩn đốn tiểu đường

• Yếu tố nguy cơ: tuổi, giới tính, huyết áp, vịng eo, vịng mơng, cân nặng, tỉ trọng thể (BMI)

• Câu hỏi 1: BMI có liên quan đến bệnh tiểu đường? • Câu hỏi 2: Yếu tố có liên quan đến tiểu đường?

(6)

> db = read.csv("~/Dropbox/_Conferences and Workshops/Dai hoc Duoc 6-2019/Datasets/Diabetes data.csv", header=T)

> head(db)

id age gender height weight waist hip sysbp diabp active hypertension

1 76 Female 163 53 90 93 160 90

2 40 Female 149 51 74 94 100 60

3 51 Female 151 55 91 100 120 80

4 43 Female 158 62 78 96 120 80

5 72 Female 148 47 91 95 130 60

6 44 Male 155 48 69 86 120 80

bmi whr diabetes

(7)

Gian lận thẻ tín dụng (credit card)

• Nghiên cứu cắt ngang 284807 transactions • Outcome: gian lận (yes / no)

• Yếu tố nguy cơ: Time, Amount, V1-V28

(8)

2019/Datasets/Credit card data.csv", header=T)

> head(cc, 3)

Time V1 V2 V3 V4 V5 V6 -1.359807 -0.07278117 2.5363467 1.3781552 -0.33832077 0.46238778 1.191857 0.26615071 0.1664801 0.4481541 0.06001765 -0.08236081 -1.358354 -1.34016307 1.7732093 0.3797796 -0.50319813 1.80049938

V7 V8 V9 V10 V11 V12 0.23959855 0.09869790 0.3637870 0.09079417 -0.5515995 -0.61780086 -0.07880298 0.08510165 -0.2554251 -0.16697441 1.6127267 1.06523531 0.79146096 0.24767579 -1.5146543 0.20764287 0.6245015 0.06608369

V13 V14 V15 V16 V17 V18 -0.9913898 -0.3111694 1.4681770 -0.4704005 0.2079712 0.02579058 0.4890950 -0.1437723 0.6355581 0.4639170 -0.1148047 -0.18336127 0.7172927 -0.1659459 2.3458649 -2.8900832 1.1099694 -0.12135931

V19 V20 V21 V22 V23 V24 0.403993 0.25141210 -0.01830678 0.2778376 -0.1104739 0.06692808 -0.145783 -0.06908314 -0.22577525 -0.6386720 0.1012880 -0.33984648 -2.261857 0.52497973 0.24799815 0.7716794 0.9094123 -0.68928096

(9)

Đặc tính nghiên cứu

Outcome (dependent) variable: biến nhị phân (binary variable), có 2 giá trị

Predictor (independent) variables: đa dạng (nhị phân, biến liên tục)

(10)

Ứng dụng mô hình hồi qui logistic

• Mơ tả mối liên quan biến outcome biến tiên lượng • Kiểm soát biến nhiễu (Controlling for confounders)

Ngày đăng: 31/03/2021, 23:34

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w