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modello di regressione logistica multipla 에서 sensibilità, specificità 의 의미

여러 개의 독립 변수 와 이 분형 종속 변수 로 fit model 에서 적정 model 만들고 ROC curve 등 AUC 등 을 구하는 과정 은 simple logistic model simple regression model 등 을 통해 개념 은 이해 를 하겠는데

그렇다고 sensibilità 와 specificità 값 을 통해 적정 진단 적 cut-off 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

 

profiler predittore 그림 이 아마 그걸 구현해 주려 한 거 같은데 거기서 predefinito 상태 에서 보여 주는 각 변수 의 값일 때가 modello 의 previsione 이 가장 양호 하다는 것이죠?

 

 요 내용 이 specifico 하게 다루어 져 있는 시청각 자료 도 좀 소개 부탁 드립니다.

탐색 하여 찾으 려니 시간 이 너무 걸리 네요

RE: Significato di sensibilità e specificità nel modello di regressione logistica multipla

In generale, il punto di cut-off viene determinato utilizzando la regressione logistica utilizzando la curva ROC (sensibilità, specificità). In altre parole, viene selezionato il punto di taglio che massimizza il valore di Specificità 1. Il metodo è lo stesso dell'indice Youden. Controllare il collegamento seguente per esempi di utilizzo di JMP. Il collegamento seguente proviene dal sito giapponese JMP. Se traduci il sito utilizzando Google Chrome, non avrai molti problemi a capirne il significato.

https://www.jmp.com/ja_jp/medical-statistics/column/non-series/roc-curve.html

Inoltre, volevi materiale video correlato. Se guardi il semplice video qui sotto, puoi vedere come JMP imposta sostanzialmente il punto di interruzione e cosa devi fare per impostare un punto di interruzione diverso da quello predefinito.

Diversi punti di taglio per la matrice di confusione nella regressione logistica

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