Logistic回归模型在临床应用十分广泛，可以用于预测、诊断等。上次我们说了COX回归使用C-index进行外部验证，今天我们来说说Logistic回归使用AUC进行外部验证。Logistic回归模型同样也要进行校准度和区分度的评价，关于校准度和区分度的概念就不说了，自行百度把。 首先我们得选出两个相同指标的数据集，一个用于建模，一个用于验证，我发现R语言的survival数据集刚好自带了两个数
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2023-08-01 13:14:19
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本笔记中原始数据及代码均来源于李东风先生的R语言教程，在此对李东风先生的无私分享表示感谢。模型当因变量Y是零壹变量时，即Y表示分两类的类别，取值1和0， 我们关心的是P(Y=1)。这是一个区间[0,1]内的值。 如果把Y当作一般因变量做线性回归， 会给出不合理的结果，比如负值， 另外线性回归假定误差项为正态分布在这里也不适用。为此考虑广义的回归模型(广义线性
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2023-10-25 04:46:28
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logistic回归的一般过程收集数据：采用任意方法收集数据准备数据：由于需要距离计算，因此要求距离类型为数值型。另外，结构化数据格式则最佳。分析数据：采用任意方法对数据进行分析。训练算法:大部分时间将用于训练，训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数。测试算法：一旦训练步骤完成，分类将会很快。使用算法：首先，我们需要输入一些数据，并将其转换成对应的结构化数值；接着，基于训练好的回归系数就可以对这些
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2024-01-12 07:41:34
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我们已经看到了如何考虑风险敞口，计算包含风险敞口的多个数量（经验均值和经验方差）的非参数估计量。让我们看看如果要对二项式变量建模。这里的模型如下：未观察到该期间的索赔数量 索偿的数量 考虑一种情况，其中关注变量不是索偿的数量，而仅仅是索偿发生的标志。然后，我们希望将事件模型对比，解释为不发生和发生。鉴于我们只能观察vs 。利用泊松过程模型，我们可以获得 这意
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2023-10-08 19:55:57
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Logistic构建临床预测模型系列主要以一篇基于logistic回归构建预测模型的文章为例，从整理数据到构建预测模型，再到内部验证模型，包括了整理数据、随机数据拆分、基线描述、差异性分析、绘制ROC曲线并计算AUC值、HL检验及绘制校准曲线、构建列线图模型并绘制DCA曲线，基本涵盖了Logistic构建预测模型的全过程，敬请期待！列线图Nomogram：通过适当的数学变换将回归模型中的回归系数转
# R语言Logistic模型检验
## 简介
Logistic回归是一种广泛应用于分类问题的统计模型。它通过建立一个线性方程的形式来预测一个二分类变量的概率。在R语言中，可以使用glm()函数来拟合Logistic回归模型，并进行模型检验。
本文将介绍如何使用R语言进行Logistic模型检验，包括模型拟合、系数显著性检验、模型拟合度检验以及模型预测。
## 数据准备
首先，我们需要准
原创
2023-07-31 07:55:14
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# 用R语言拟合logistic模型
在数据分析和机器学习领域，logistic回归是一个重要的模型。它被用于预测一个二分类问题的概率。本文将介绍如何在R语言中拟合logistic模型，并使用示例代码说明其应用。
## 什么是logistic回归
Logistic回归是一种广义线性模型（Generalized Linear Model, GLM），它用于建立一个分类模型，预测一个二分类问题的
原创
2023-07-22 12:51:07
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R语言的Logistic增长模型是一种用于描述人口、技术或其他现象增长的数学模型。通过本博文，我将重点介绍如何使用该模型来分析数据和进行预测，并展示整个过程的详细步骤。
### 背景描述
Logistic增长模型常用于生物学、经济学和社会学等领域，描述在资源有限的情况下，事物如何以S型曲线（Sigmoid Curve）进行增长。以下是Logistic增长模型的几个关键特点：
1. **增长初
# R语言中的逻辑回归模型
逻辑回归是一种常用的分类算法，它可以用于预测离散的结果。在R语言中，我们可以使用`glm()`函数来拟合逻辑回归模型。本文将介绍逻辑回归模型的基本原理，并给出一个代码示例来说明如何在R中实现逻辑回归模型。
## 逻辑回归模型的原理
逻辑回归是一种广义线性模型（Generalized Linear Model，GLM），它基于线性回归模型，通过使用logistic函
原创
2023-08-23 04:06:35
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我们已经讲过怎么使用R语言进行logistic回归并做内部验证，今天来讲讲怎么使用Stata来做logistic回归并做内部验证，Stata较R来说的优势是操作相对简单，可以界面操作，比SPSS功能又强大一些，废话不多说，进入正题。 还是使用既往我们的乳腺癌数据，我们先来看看数据： age表示年龄，pathsize表示病理肿瘤大小（厘米），lnpos表示腋窝淋巴结阳性，histgrad表示病理组织
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2023-08-12 20:33:51
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Logistic回归，也称为Logit模型，用于对二元结果变量进行建模。在Logit模型中，结果的对数概率被建模为预测变量的线性组合。例子例1. 假设我们对影响一个政治候选人是否赢得选举的因素感兴趣。结果（因）变量是二元的（0/1）；赢或输。我们感兴趣的预测变量是花在竞选上的钱，花在竞选上的时间，以及候选人是否是现任者。例2. 一个研究者对GRE（研究生入学考试成绩）、GPA（
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2023-09-14 15:52:25
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如果你觉得对你有帮助，欢迎转发输入1： mulilogit "mulilogit.csv",header=T)结果1： type freq输入2： Table = xtabs(freq~ grade + ki67+type,data=mulilogit)
ftable(Table)结果2： type 大细胞癌 鳞癌 腺癌输入3： repdata <结果3： grade输入4： $grade
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2023-08-22 22:14:57
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浅谈二分类回归模型 COX回归分析不少见，但是简单异性的以二分类结局进行的回归分析更多，由于研究设计的研究便行，也是初次投稿的小白们比较理想的选择对象，二者的过程基本相似，但所用函数略有区别，从浅到深，先以二分类结局的Logistic回归为例，讲解一下案例数据说明有一组102例患者，来分析6个变量（old+bedridden time +EN +&nb
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2024-06-07 12:29:40
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Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。（注意这里是：“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值，不可以直接当做概率值来用。该结果往往用于和其他特征值加权求和，而非直接相乘）
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2023-05-29 13:58:55
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高斯混合模型R代码关于本文的说明原文链接如下一些关键的公式12R代码(分段注解)完整代码如下后记 关于本文的说明作为一个基础很差的小白，主要参考了几位大神的博客，将matlab代码改成了R代码，算是记录一下我的学习。本文没有获得原作者授权，仅作为学习分享的心得。原文链接如下http://blog.pluskid.org/?p=39https://blog.csdn.net/haoxiaodao/
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2024-09-02 12:09:09
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# R语言 Logistic 模型混淆矩阵实现指南
在数据分析领域，Logistic回归是一种非常常用的分类模型，它被广泛应用于二分类问题，例如：判断某个客户是否会购买商品、病人是否会得病等。为了评估模型的性能，混淆矩阵是一个非常重要的工具。本文将详细讲解如何在R语言中实现Logistic模型的混淆矩阵，并提供每一步的代码示例与解释。
## 流程概述
我们将按照以下步骤来完成 Logisti
原创
2024-09-24 06:29:20
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# 多元Logistic回归模型与R语言的应用
## 引言
随着数据科学和统计学的不断发展，Logistic回归模型因其简洁性和有效性，被广泛应用于二分类和多分类问题中。本文将重点介绍多元Logistic回归模型，特别是如何在R语言中实现这一模型，并结合实际案例进行说明。
## 什么是多元Logistic回归模型？
Logistic回归是一种统计方法，用于处理二分类或多分类问题。其目的是预
原创
2024-09-03 04:34:21
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## R语言logistic回归预测模型实现
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用R语言实现logistic回归预测模型。首先，让我们来看一下整个实现流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 拟合logistic回归模型 |
| 4 | 进行预测 |
### 操作步骤
#### 步骤1：准备
原创
2024-04-07 06:13:41
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之前写的一篇感觉太 Naive ，这里重新写一篇作为总结。Logistic 与 Softmax 都是一种概率判别模型（PRML p203），Softmax 通常用在 Neural Network 里最后全连接层 ，Logistic 在业界更是普及，因为简单有效、便于并行、计算量小快，适合大规模数据等优点，而且采用 SGD 的 Logistic 相当于直接 Online Learning ，非常方便
1)寻找危险因素，找到某些影响因变量的"坏因素"，一般可以通过优势比发现危险因素；2)用于预测，可以预测某种情况发生的概率或可能性大小；3)用于判别，判断某个新样本所属的类别。Logistic模型实际上是一种回归模型，但这种模型又与普通的线性回归模型又有一定的区别：1)Logistic回归模型的因变量为二分类变量；2)该模型的因变量和自变量之间不存在线性关系；3)一般线性回归模型中需要假设独立同分
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2024-02-01 20:33:58
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