原创R语言做逻辑回归模型研究病人是否有所康复附代码数据.docx
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原创R语言做逻辑回归模型研究病人是否有所康复附代码数据
用R语言做逻辑回归模型研究病人是否有所康复
数据来源:
本文用例来自于JohnMaindonald所著的《DataAnalysisandGraphicsUsingR》一书,其中所用的数据集是anesthetic,数据集来自于一组医学数据,其中变量conc表示麻醉剂的用量,move则表示手术病人是否有所移动,而我们用nomove做为因变量,因为研究的重点在于conc的增加是否会使nomove的概率增加。
首先载入数据集并读取部分文件,为了观察两个变量之间关系,我们可以利cdplot函数来绘制条件密度图
head(anesthetic)
moveconclogconcnomove
101.00.00000001
211.20.18232160
301.40.33647221
411.40.33647220
511.20.18232160
602.50.91629071
描述分析
从上面图中我们可以看到conc和logcase变量存在异常点。
从图中可见,随着麻醉剂量加大,手术病人倾向于静止。
下面利用logistic回归进行建模,得到intercept和conc的系数为-6.47和5.57,由此可见麻醉剂量超过1.16(6.47/5.57)时,病人静止概率超过50%。
逻辑回归模型的建立:
给出了β系数,标准误差,z值和p值。
如果模型具有多个级别的分类变量,则会为该变量的每个类别找到一个行条目。
这是因为,每个单独的类别被glm()视为一个独立的二进制变量。
在这种情况下,如果多类别变量中的少数类别在模型中并不显着(即p值大于显着性水平0.5)。
glm(formula=nomove~conc,family=binomial(link="logit"),
data=anesthetic)
DevianceResiduals:
Min1QMedian3QMax
-1.76666-0.825350.034130.686662.06900
Coefficients:
EstimateStd.ErrorzvaluePr(>|z|)
(Intercept)-6.4691.710-3.7830.000155***
conc5.5671.4453.8520.000117***
---
Signif.codes:
0'***'0.001'**'0.01'*'0.05'.'0.1''1
(Dispersionparameterforbinomialfamilytakentobe1)
Nulldeviance:
82.911on59degreesoffreedom
Residualdeviance:
55.508on58degreesoffreedom
AIC:
59.508
NumberofFisherScoringiterations:
5
事实上,估计(预测因子的权重和位移的系数)现在是称为对数的单位。
我们将在后面的博客中定义logit。
模型诊断
ROC
ROC曲线指受试者工作特征曲线/接收器操作特性曲线(receiveroperatingcharacteristiccurve),是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系,它通过将连续变量设定出多个不同的临界值,从而计算出一系列敏感性和特异性,再以敏感性为纵坐标、(1-特异性)为横坐标绘制成曲线,曲线下面积越大,诊断准确性越高。
在ROC曲线上,最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值。
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