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Laboratorio 3 Regressione Logistica

Altro di Modelli e Metodi dell'Inferenza Statistica per il corso di Mathematical Engineering presso Politecnico di Milano. Materiale proveniente dall’archivio storico Studwiz e classificato per la consultazione online.

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Altro di Modelli e Metodi dell'Inferenza Statistica per il corso di Mathematical Engineering presso Politecnico di Milano. Materiale proveniente dall’archivio storico Studwiz e classificato per la consultazione online.

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Laboratorio conR-3 Metodi e Modelli per l’Inferenza Statistica - Ing. Matematica - a.a. 2019-20 Contents 0. Librerie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 Reference: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1. Regressione logistica semplice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2. Regressione logistica multipla . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3. Curva ROC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 0. Librerie library( rms ) library(arm) library(ResourceSelection) library(pROC) Reference: Agresti, A. (2003). Categorical data analysis (Vol. 482). John Wiley & Sons. 1. Regressione logistica semplice Prendiamo in esame il dataset relativo ad uno studio clinico su pazienti a etti da disturbi coronarici. In particolare, l’obiettivo dello studio consiste nello spiegare la presenza o l’assenza di significativi disturbi coronarici (CHD) in funzione dell’età (variabile AGE) dei pazienti. I dati si riferiscono a 100 pazienti. Le variabili del database sono descritte nel fileCHDAGE_data_description.txt: •CHDvariabile dipendente binaria: 1 se il disturbo è presente, 0 se il disturbo è assente; •AGEvariabile indipendente ( continua ). Sito da cui trarre dati e datasethttp://www.umass.edu/statdata/statdata/ Soluzione Importiamo i dati. chd =read.table("CHDAGE_data.txt",head =TRUE) str( chd ) ## data.frame : 100 obs. of 3 variables: ## $ ID : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... ## $ AGE: int 20 23 24 25 25 26 26 28 28 29 ... ## $ CHD: int 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 ... head( chd ) ## ID AGE CHD ## 1 1 20 0 1 ## 2 2 23 0 ## 3 3 24 0 ## 4 4 25 0…

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