modelo de regresión logística múltiple 에서 sensibilidad, especificidad 의 의미여러 개의 독립 변수 와 이 분형 종속 변수 로 modelo de ajuste 에서 적정 modelo 만들고 curva ROC 등 AUC 등 을 구하는 과정 은 logística simple 이나 modelo de regresión simple 등 을 통해 개념 은 이해 를 하겠는데
그렇다고 sensibilidad 와 especificidad 값 을 통해 적정 진단 적 corte 를 정하는 거는 개념적 얘기 일 뿐 실제 어느 한 변 수 의 값 에 대해 적용 할 수 있을까요? 그 변수 가 여러 독립 변수 중 유일 하게 유의 하다 할지라 도 말입니다
predictor profiler 그림 이 아마 그걸 구현해 주려 한 거 같은데 거기서 default 상태 에서 보여 주는 각 변수 의 값일 때가 model 의 prediction 이 가장 양호 하다는 것이죠?
요 내용 이 específico 하게 다루어 져 있는 시청각 자료 도 좀 소개 부탁 드립니다.
탐색 하여 찾으 려니 시간 이 너무 걸리 네요
RE: Significado de sensibilidad y especificidad en el modelo de regresión logística múltiplePor lo general, el punto de corte se determina mediante Regresión Logística utilizando la curva ROC (Sensibilidad, Especificidad). En otras palabras, se selecciona el punto de corte que maximiza el valor de 1-especificidad. El método es el mismo que utilizar el índice de Youden. Consulte el enlace a continuación para ver ejemplos de uso de JMP. El siguiente enlace es del sitio japonés de JMP. Si traduce el sitio con Google Chrome, no tendrá muchos problemas para comprender el significado.
https://www.jmp.com/ja_jp/medical-statistics/column/non-series/roc-curve.html
Además, querías material de vídeo relacionado. Si mira el video simple a continuación, podrá ver cómo JMP básicamente establece el punto de corte y qué debe hacer para establecer un punto de corte distinto al predeterminado.
Diferentes puntos de corte para la matriz de confusión en la regresión logística
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