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wychung
Level II

multiple logistic regression model 에서 sensitivity, specificity 의 의미

여러 개의 독립변수와 이분형 종속변수로  fit model 에서 적정  model  만들고  ROC curve  등  AUC 등을 구하는 과정은 simple logistic이나  simple regression  model  등을 통해 개념은 이해를 하겠는데

그렇다고 sensitivity와  specificity 값을 통해 적정 진단적cut-off를 정하는 거는 개념적 얘기일 뿐 실제 어느 한 변 수의 값에 대해 적용할 수 있을까요? 그 변수가 여러 독립 변수 중 유일하게 유의하다 할지라도 말입니다

 

predictor profiler  그림이 아마 그걸 구현해 주려한 거 같은데 거기서 default   상태에서 보여 주는 각변수의 값일 때가 model의 prediction  이 가장양호하다는 것이죠?

 

 요 내용이 specific 하게 다루어 져 있는 시청각 자료 도 좀 소개 부탁드립니다.

탐색하여 찾으려니 시간이 너무 걸리네요

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RE: multiple logistic regression model 에서 sensitivity, specificity 의 의미

일반적으로 Logistic Regression을 이용하여 cut-off 포인트를 결정하는 것은 ROC 곡선(Sensitivity, Specificity)을 이용하여 적용하고 있습니다. 즉, 1-Specificity 값을 최대화 하는 cut point를 선택하는 것인데요. 그 방법은 Youden Index를 활용하는 방법과 동일합니다. JMP를 활용한 사례는 아래 링크를 확인해 보시면 좋겠습니다. 아래 링크는 JMP 일본 사이트에 있는 내용인데, 구글 크롬을 이용하셔서 사이트 번역을 하시면 의미를 이해하시는 데는 크게 무리가 없으실 겁니다.

 

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

 

그리고, 관련된 동영상 자료를 원하셨는데요. 아래 간단한 동영상을 보시면 JMP에서는 어떤 식으로 cut-off point를 기본적으로 설정해 주는지, 그리고 defaut가 아닌 cut-off point를 설정하기 위해선 어떻게 해야하는 지를 확인하실 수 있습니다.

 

Different cutpoint for confusion matrix in Logistic Regression 

 

도움이 되셨는지요?

 

감사합니다.

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RE: multiple logistic regression model 에서 sensitivity, specificity 의 의미

일반적으로 Logistic Regression을 이용하여 cut-off 포인트를 결정하는 것은 ROC 곡선(Sensitivity, Specificity)을 이용하여 적용하고 있습니다. 즉, 1-Specificity 값을 최대화 하는 cut point를 선택하는 것인데요. 그 방법은 Youden Index를 활용하는 방법과 동일합니다. JMP를 활용한 사례는 아래 링크를 확인해 보시면 좋겠습니다. 아래 링크는 JMP 일본 사이트에 있는 내용인데, 구글 크롬을 이용하셔서 사이트 번역을 하시면 의미를 이해하시는 데는 크게 무리가 없으실 겁니다.

 

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

 

그리고, 관련된 동영상 자료를 원하셨는데요. 아래 간단한 동영상을 보시면 JMP에서는 어떤 식으로 cut-off point를 기본적으로 설정해 주는지, 그리고 defaut가 아닌 cut-off point를 설정하기 위해선 어떻게 해야하는 지를 확인하실 수 있습니다.

 

Different cutpoint for confusion matrix in Logistic Regression 

 

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감사합니다.

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