作者jachen (robo)
看板Statistics
標題[問題] logistic regression的機率預測
時間Wed Jun 24 21:28:34 2015
小弟在做一份統計 就是分析各項數據和手術成功率的關係
例如說 男生女生 身高體重 年齡 有沒有使用某種術式等等
然後依變數就簡單地分成 手術 成功 與失敗
google加爬文 用了spss的 logistic regression
得到各個自變數的影響程度
而且可以得到一個 log p/1-p = a +bx1 +cx2 +dx3 +......的式子
但是把這個式子轉換成 p = __________ 的公式 會是一個很複雜的預測公式
有沒有什麼其他的統計辦法可以得到一個簡單一點的公式或預測模型
或是可以搞成一個nomogram
並可以得到這個方法的準確性
小弟統計很弱 希望這樣的問題大家看得懂 也可以指點我一些方向
謝謝大家!
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1F：→ andrew43: 不複雜啊。你用excel把式子建好就好了。 06/24 21:38
2F：→ jason486: 假設（a+bx1+cx2+dx3+...)=W, 那p=exp(W)/(1+exp(W)) 06/24 23:22
3F：→ jason486: 不會很複雜。另外，預測的準確性，看SPSS輸出的分類表 06/24 23:24
4F：→ jason486: 可以知道正確分類的百分比。不過這是針對你用來建立模型 06/24 23:24
5F：→ jason486: 的資料而言，之後拿新的資料套入這個預測公式，其正確分 06/24 23:25
6F：→ jason486: 類百分比會改變（通常準確度會降低）。 06/24 23:26
7F：→ goshfju: 不複雜 他本來就是這樣設定的阿 XD 06/25 01:20
8F：→ goshfju: 就像二樓說的那樣 原PO會覺得複雜可能是因為看到的公式 06/25 01:21
9F：→ goshfju: 亂寫 就我所知的確會有人把統計公式寫得超複雜XD 06/25 01:21
10F：→ yhliu: 其實 logit 變換是最簡單的了, 如果用 probit 變換, 那由 06/25 05:25
11F：→ yhliu: linear predictor 轉回機率, 沒有軟體(計算常態機率)還不行 06/25 05:26
12F：→ yhliu: 當然更簡單的是 linear probability model, 但一是可能得到 06/25 05:26
13F：→ yhliu: 超過 [0,1] 範圍的 "機率" 值, 更重要的是它通常只在小範圍 06/25 05:27
14F：→ yhliu: 才是可用的近似 --- 也就是機率差不多 0.4-0.6 之間, 最多 06/25 05:29
15F：→ yhliu: 放寬到 0.3-0.7 之間時尚稱可用. 06/25 05:29