作者jachen (robo)
看板Statistics
标题[问题] logistic regression的机率预测
时间Wed Jun 24 21:28:34 2015
小弟在做一份统计 就是分析各项数据和手术成功率的关系
例如说 男生女生 身高体重 年龄 有没有使用某种术式等等
然後依变数就简单地分成 手术 成功 与失败
google加爬文 用了spss的 logistic regression
得到各个自变数的影响程度
而且可以得到一个 log p/1-p = a +bx1 +cx2 +dx3 +......的式子
但是把这个式子转换成 p = __________ 的公式 会是一个很复杂的预测公式
有没有什麽其他的统计办法可以得到一个简单一点的公式或预测模型
或是可以搞成一个nomogram
并可以得到这个方法的准确性
小弟统计很弱 希望这样的问题大家看得懂 也可以指点我一些方向
谢谢大家!
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1F：→ andrew43: 不复杂啊。你用excel把式子建好就好了。 06/24 21:38
2F：→ jason486: 假设（a+bx1+cx2+dx3+...)=W, 那p=exp(W)/(1+exp(W)) 06/24 23:22
3F：→ jason486: 不会很复杂。另外，预测的准确性，看SPSS输出的分类表 06/24 23:24
4F：→ jason486: 可以知道正确分类的百分比。不过这是针对你用来建立模型 06/24 23:24
5F：→ jason486: 的资料而言，之後拿新的资料套入这个预测公式，其正确分 06/24 23:25
6F：→ jason486: 类百分比会改变（通常准确度会降低）。 06/24 23:26
7F：→ goshfju: 不复杂 他本来就是这样设定的阿 XD 06/25 01:20
8F：→ goshfju: 就像二楼说的那样 原PO会觉得复杂可能是因为看到的公式 06/25 01:21
9F：→ goshfju: 乱写 就我所知的确会有人把统计公式写得超复杂XD 06/25 01:21
10F：→ yhliu: 其实 logit 变换是最简单的了, 如果用 probit 变换, 那由 06/25 05:25
11F：→ yhliu: linear predictor 转回机率, 没有软体(计算常态机率)还不行 06/25 05:26
12F：→ yhliu: 当然更简单的是 linear probability model, 但一是可能得到 06/25 05:26
13F：→ yhliu: 超过 [0,1] 范围的 "机率" 值, 更重要的是它通常只在小范围 06/25 05:27
14F：→ yhliu: 才是可用的近似 --- 也就是机率差不多 0.4-0.6 之间, 最多 06/25 05:29
15F：→ yhliu: 放宽到 0.3-0.7 之间时尚称可用. 06/25 05:29