Logistic回归和广义线性模型-R语言教程

王九谊

荷兰乌特勒支大学理学院药物流行病与临床药理学系

擅长：诊断试验，生存分析，预测模型的开发和验证，卫生技术评估

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2018-12-05 来源：医咖会

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medi_27488852801

Error in FUN(X[[i]], ...) : 找不到对象'age'

2022-12-17 20:50:49 回复

medi_0ctp5ag

老师，咨询一下，因为本视频是对于所有变量的logistic模型进行列线图绘制，那咨询一下老师怎么把筛选后的变量的logistic回归结果进行的列线图的绘制呢？

2022-10-15 20:55:05 回复

粪斗的纠结狂

见多识广，但不滥用方法，点赞👍

2021-08-22 22:41:37 回复

鑫

链接进不去: https://pan.baidu.com/s/1MDMeLMYpHOulBJGDzEU_yA

2021-04-03 21:54:11 回复

佛系少女007

链接: https://pan.baidu.com/s/1MDMeLMYpHOulBJGDzEU_yA 提取码: p1p9 可以的啊

2021-10-26 10:30:27 回复

medi_40z2gud

想问一下confint和confint.default的区别，看到运行出来的结果不一样，使用confint后出现了一行Waiting for profiling to be done...，麻烦哪位解释一下，谢谢！

2021-02-15 21:46:32 回复

medi_7qauzt8

怎么没有代码下载的链接呀，请问

2021-02-10 14:46:54 回复

佛系少女007

右上角附件里

2021-10-26 10:28:25 回复

纪南方

课程特别好，一个小白完全听得懂，受益匪浅。希望能出高级分析课程

2021-01-29 23:15:44 回复

medi_kel97uf

逻辑回归模型预测p = 1 /（1 + e −t），t = − 28.91 + 1.49 x 1 + 3.34 x 2 + 0.63 x3 − 1.45 x 4 + 1.75 x 5 + 1.79 x 6，请问28.91怎么计算出来？

2020-11-29 00:48:35 回复

medi_26697993734

> roc.logistic1 <- roc(Status,p.logistic1) Setting levels: control = No Disease, case = Disease Setting direction: controls < cases 这种情况怎么解决呀

2020-10-17 22:18:30 回复

xs_g

我也是这个问题，你解决了吗 direction：根据两组数据中位数大小确定；“>”: control组中位数值大于cases组；“<”：control组中位数值小于或等于cases组

2021-06-08 17:58:47 回复

一无所有的大彭哥

后面出现的Setting levels、Setting direction并不是运行失败，而是pROC包设定Status变量的两个水平被为“control”（对照组，即“无疾病”）和“case”（病例组，即“有疾病”），这是pROC包在进行ROC分析时，对二分类结果变量的水平进行的命名。并且pROC包自动设定了比较的方向为controls < cases，即对照组的预测概率小于病例组的预测概率。

2024-10-15 01:39:28 回复

Qdeath

在SPSS的教程（https://www.mediecogroup.com/zhuanlan/lessons/129/）中，提到使用Logistic模型前，需判断是否满足以下7项假设。假设1：因变量（结局）是二分类变量。假设2：有至少1个自变量，自变量可以是连续变量，也可以是分类变量。假设3：每条观测间相互独立。分类变量（包括因变量和自变量）的分类必须全面且每一个分类间互斥。假设4：最小样本量要求为自变量数目的15倍，但一些研究者认为样本量应达到自变量数目的50倍。假设5：连续的自变量与因变量的logit转换值之间存在线性关系。假设6：自变量之间无多重共线性。假设7：没有明显的离群点、杠杆点和强影响点。请问这边的示例数据是否就默认已经满足所有特点了，所以没有进行进一步检验？

2020-10-11 11:02:54 回复