多変量ロジスティック回帰モデルで最適なバイオマーカーカットオフを決定する方法親愛なる同僚
私の研究室では、妊婦の悪い結果を予測するバイオマーカーを発見しました。多変量モデルで最適なカットオフ値を決定する方法、つまり、すべての臨床特性と、妊婦の悪い結果という 2 値結果を予測するバイオマーカーを含むカットオフ値を決定する方法を見つけようとしています。感度と特異度を変更するために決定しきい値ツールを使用していますが、モデルの確率を実際のバイオマーカー レベルに変換するのが困難です。どなたか助けていただければ幸いです。私は臨床医として無知なので、プロセスを説明していただけるとさらに助かります。
どうもありがとう
予測モデリングと機械学習Re: 多変量ロジスティック回帰モデルで最適なバイオマーカーカットオフを決定する方法赤い三角のメニューから（左上付近）
プロファイラーをオンにします。確率モデルのグラフィックバージョンが表示されます。
垂直の破線を左右に動かすと、要因が応答に与える影響を確認できます。
このビデオはあなたのシナリオとは何の関係もありませんが、最後の 30 ～ 40 秒にあなたがやりたいことの例があります。(おそらく)
https://community.jmp.com/t5/Statistical-Thinking-for/Fitting-a-Logistic-Regression-Model-with-Interactions/ta-p/271976
