Introduction
10- - , “, ”. . , . , . , . , .
, — - - . . ( - ) - ( ) ( ) - - . . - , .
?
. — : , , . , . , , , . , - - . , ( ). , . , - , . - , . . , , .
, ( ), . , — , ( 6 French - 2 ). - , , , - . - , , - , , - , . , - . , 30 . , - .
, , . , 3 (, ), 10 ( — ).
— , , - «» «».
«» — , - - 8,8%. , «» , , , 3 %. , «» 988 , 90%, α 1%, 5% «» «». , , 1000 — . .
. — . , , .
R ?!
, . , , . , (SRSS STATISTICA) . , , , . Rstudio. — , , , STATISTICA .
, , . , «» , «» , . — .
,- - R?! - )).
( , 0 — , 1 -), ( 25, , , , ), , - .
glm( LO ~ ., data = Final1, family = 'binomial')
LO — «late occlusion», «Final1». «fit»
fit<-glm( LO ~., Final1, family = 'binomial')
. R «step» , , — . , ( «Anova»). - !
step(fit,direction = 'backward')
, , — 2 , ( 1,2 )
, . «Prob». , , . «Prob» — .
Final1$Prob<-predict(object=fit,type = «response»)
ROC , «ROCR» «predict»
, 0,75, .
pred_fit<-prediction(Final1$Prob,Final1$LO)
perf_fit<-performance(pred_fit,«tpr»,«fpr»)
plot(perf_fit,colorize=T, print.cutoffs.at=seq(0,1,by=0.1))
auc<-performance(pred_fit,measure = "auc")
str(auc)
perf6<-performance(pred_fit,x.measure = "cutoff",measure = "spec")
plot(perf6,col="blue",lwd=2)
perf7<-performance(pred_fit,x.measure = "cutoff",measure = "sens")
plot(add=T,perf7,col="green",lwd=2)
perf8<-performance(pred_fit,x.measure = "cutoff",measure = "acc")
plot(add=T,perf8,col="black",lwd=2)
abline(v = 0.085,lwd=2)
, ( )
pred_resp, : . . 0,085, , , .
Final1$pred_resp<-factor(ifelse(Final1$prob>0.085,1,0), labels = c("0","1"))
“mean” . 70,7%, .
> Final1$correct<-ifelse(Final1$pred_resp==Final1$LO,1,0)
> mean(Final1$correct)
. , , , . , , , . , , , .
, , R. . , “/ ” “ ”. , . , , , . - ( - ) ( INTERIN Promis). , 2 - “, 3 - ” - “” , .