প্রশ্ন ট্যাগ «odds-ratio»

সারাংশ পোইসন রিগ্রেশন (আপেক্ষিক ঝুঁকির সাথে) বিরোধী হিসাবে বাইনারি ফলাফলগুলির সহযোজনীয় গবেষণায় লজিস্টিক রিগ্রেশন (বৈষম্য অনুপাত সহ) কেন বেশি সাধারণ? পটভূমি স্নাতক এবং স্নাতক পরিসংখ্যান এবং এপিডেমিওলজি কোর্স, আমার অভিজ্ঞতার সাথে, সাধারণত শেখায় যে বাইনারি ফলাফলগুলির সাথে মডেলিং ডেটা তৈরির জন্য লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করা উচিত, ঝুঁকির অনুমানের সাথে প্রতিকূলতার …

42 logistic  poisson-distribution  epidemiology  odds-ratio  relative-risk 

আমি একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণ করার চেষ্টা করছি R। আমি স্টাটা ব্যবহার করে এই উপাদানটি আবরণী কোর্সে অংশ নিয়েছি। এর মধ্যে কার্যকারিতাটির প্রতিলিপি তৈরি করা আমার পক্ষে খুব কঠিন R। এটি কি এই অঞ্চলে পরিণত? এখানে খুব সামান্য ডকুমেন্টেশন বা গাইডেন্স পাওয়া যায় বলে মনে হচ্ছে। বিজোড় অনুপাত আউটপুট উত্পাদনের …

40 r  logistic  odds-ratio 

আমি একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন তৈরি করেছি যেখানে চিকিত্সা ( Cureবনাম No Cure) পাওয়ার পরে ফলাফলের পরিবর্তনশীল নিরাময় হচ্ছে । এই গবেষণার সমস্ত রোগী চিকিত্সা পেয়েছিলেন। ডায়াবেটিস হওয়া এই পরিণতির সাথে যুক্ত কিনা তা জানতে আগ্রহী। আর-তে আমার লজিস্টিক রিগ্রেশন আউটপুট নীচের মত দেখাচ্ছে: Call: glm(formula = Cure ~ Diabetes, family …

37 r  hypothesis-testing  logistic  generalized-linear-model  odds-ratio 

আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহারে কিছুটা নতুন, এবং আমার নীচের মূল্যবোধগুলির ব্যাখ্যাগুলির মধ্যে একটি বৈষম্য দ্বারা কিছুটা বিভ্রান্ত হয়েছি যা আমি ভেবেছিলাম একই হবে: বিস্মৃত বিটা মান বিটা মান ব্যবহার করে ফলাফলের সম্ভাবনা পূর্বাভাস। আমি যে মডেলটি ব্যবহার করছি তার একটি সরল সংস্করণ এখানে দেওয়া হয়েছে, যেখানে অপুষ্টি ও বীমা উভয় …

29 regression  logistic  interpretation  prediction  odds-ratio 

আমি একটি কাগজে লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার বুঝতে চেষ্টা করে খুব কষ্ট করে যাচ্ছি। কাগজ প্রাপ্তিসাধ্য এখানে ছানি অস্ত্রোপচারের সময় জটিলতার সম্ভাবনা ভবিষ্যদ্বাণী করা লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করে। আমাকে বিভ্রান্ত করার মতো বিষয়টি হ'ল কাগজটি এমন একটি মডেল উপস্থাপন করে যা নীচে বর্ণিত বেসলাইনটিকে 1 এর বিজোড় অনুপাত নির্ধারণ করে: যে …

20 logistic  odds-ratio 

আমার কাছে বাইনারি ফলাফলের পরিবর্তনশীল {0,1} এবং ভবিষ্যদ্বাণীকারী ভেরিয়েবল {0,1} রয়েছে} আমার চিন্তাভাবনাগুলি হ'ল আমি যদি অন্যান্য ভেরিয়েবলগুলিকে অন্তর্ভুক্ত না করি এবং বিজোড় অনুপাত গণনা না করি তবে লজিস্টিক করার জন্য এটি বোধগম্য নয়। একটি বাইনারি পূর্বাভাসকর্তার সাথে, সম্ভাব্যতার তুলনা কি প্রতিকূলতার তুলনায় যথেষ্ট হবে না?

18 r  regression  probability  logistic  odds-ratio 

ধরুন আমরা পূরণবাচক প্রতিক্রিয়া আছে y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:\{\text{Bad, Neutral, Good}\} \rightarrow \{1,2,3\} এবং ভেরিয়েবল একটি সেট X:=[x1,x2,x3]X:=[x1,x2,x3]X:=[x_1,x_2,x_3] যে আমরা মনে করি ব্যাখ্যা করবে yyy । তারপরে আমরা y (প্রতিক্রিয়া) এর উপর XXX (ডিজাইন ম্যাট্রিক্স) এর একটি আদেশযুক্ত লজিস্টিক রিগ্রেশন করি ।yyy আনুমানিক সহগ ধরুন x1x1x_1 , কল এটা …

17 logit  odds-ratio  ordered-logit 

আমি এর মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা করছি caret আর। প্যাকেজটির ing একটি ছোট কলেজ ভর্তি ডেটাসেট ব্যবহার করে, আমি নিম্নলিখিত কোডটি চালিয়েছি: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

নিম্নলিখিত উদাহরণে > m = matrix(c(3, 6, 5, 6), nrow=2) > m [,1] [,2] [1,] 3 5 [2,] 6 6 > (OR = (3/6)/(5/6)) #1 [1] 0.6 > fisher.test(m) #2 Fisher's Exact Test for Count Data data: m p-value = 0.6699 alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to …

14 r  odds-ratio  fishers-exact 

আমার কাছে 95 বা সিআই (আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান) সহ "বা" উপস্থাপনের একটি সংবন্ধ রয়েছে। আমি নিবন্ধগুলি থেকে পর্যবেক্ষণ করা OR এর জন্য P মানটি অনুমান করতে চাই। তার জন্য, আমার বিতরণ সম্পর্কিত একটি ধারণা প্রয়োজন। আমি নিরাপদে কোন বিতরণ অনুমান / ব্যবহার করতে পারি?

13 distributions  odds-ratio 

সাম্প্রতিক একটি কাগজে নর্টন এট আল। (2018) [ 1 ] এটি উল্লেখ করুন[ 1 ][1]^{[1]} বৈষম্য অনুপাতের প্রাক্কলনের পরিসংখ্যানগুলির ফলাফল হিসাবে পরিসংখ্যানগত মডেলগুলির পৃথক পৃথক ব্যাখ্যাযোগ্য ভেরিয়েবল থাকে যখন একই স্টাডি থেকে ভিন্ন ভিন্ন অনুপাতের সাথে তুলনা করা যায় না কারণ প্রতিটি মডেলের একটি পৃথক নির্বিচারে স্কেলিং ফ্যাক্টর থাকে। তেমনি …

12 r  logistic  meta-analysis  odds-ratio  adjustment 

আমি লজিস্টিক রিগ্রেশনটিতে প্রাপ্ত সহগগুলির থেকে প্রতিকূলতার অনুপাতের জন্য 95% আত্মবিশ্বাস ব্যবধান কীভাবে তৈরি করব তা শিখছি। সুতরাং, লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল বিবেচনা করে, log(p1−p)=α+βxlog⁡(p1−p)=α+βx \log\left(\frac{p}{1 - p}\right) = \alpha + \beta x \newcommand{\var}{\rm Var} \newcommand{\se}{\rm SE} যেমন নিয়ন্ত্রণ গ্রুপের জন্য x=0x=0x = 0 এবং কেস গ্রুপের জন্য x=1x=1x = 1 …

12 logistic  confidence-interval  odds-ratio  delta-method 

যেমনটি আমি এটি বুঝতে পারি, একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন থেকে এক্সপেনসেটেড বিটা মান হ'ল নির্ভরের পরিবর্তনশীল সুদের জন্য সেই পরিবর্তনশীলটির প্রতিকূলতা অনুপাত। তবে মানটি ম্যানুয়ালি গণনা করা বিজোড় অনুপাতের সাথে মেলে না। আমার মডেল অন্যান্য সূচকগুলির মধ্যে বীমা ব্যবহার করে স্টান্টিং (অপুষ্টিজননের একটি পরিমাপ) পূর্বাভাস দিচ্ছে। // Odds ratio from LR, …

10 regression  logistic  interpretation  odds-ratio 

লজিস্টিক রিগ্রেশনে, 2 এর একটি বিভেদ অনুপাতের অর্থ হ'ল ভবিষ্যদ্বাণীকের এক-ইউনিট বৃদ্ধি পেয়ে ইভেন্টটি 2 বার বেশি সম্ভাব্য। কক্স রিগ্রেশনে, 2 এর একটি বিপদ অনুপাত মানে ভবিষ্যদ্বাণীকের এক-ইউনিট বৃদ্ধি পেয়ে ইভেন্টটি প্রতিটি সময়ে প্রায় দ্বিগুণ হয়ে থাকে। এগুলি কি বাস্তবে একই জিনিস নয়? তাহলে আমরা যদি লজিস্টিক রিগ্রেশন-এর প্রতিকূল অনুপাত …

10 logistic  cox-model  odds-ratio  hazard 

এখানে একটি মন্তব্যে , @ গুং লিখেছেন, আমি বিশ্বাস করি তারা কিছুটা ওভারল্যাপ করতে পারে (সম্ভবত 25% ডলার) এবং এখনও 5% স্তরে তাৎপর্যপূর্ণ হতে পারে। মনে রাখবেন যে আপনি যে 95% সিআই দেখছেন তা পৃথক OR এর জন্য, তবে 2 টি ওআর এর পরীক্ষা তাদের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে is যাইহোক, …

9 logistic  confidence-interval  odds-ratio  references