title: Logistic regression in medicine
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ботян Александр Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Миронова Полина Николаевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Mironova Polina
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Владимирова Людмила Васильевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Vladimirova Liudmila Vаsilevnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:19:01Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:19:01Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 058571
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/12837
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В настоящей работе представлено построение логистической регрессии с бинарной зависимой переменной. Логит-преобразование – это функция со значениями в (0,1) и может трактоваться как функция распределения некоторой случайной величины и, следовательно, позволяет прогнозировать вероятность того, что событие наступит для конкретного испытуемого (например, больной/здоровый).  	На основе метода максимального правдоподобия с использованием случайного поиска в сочетании с градиентным методом оцениваются коэффициенты логистической регрессии. Определяются стандартные ошибки полученных коэффициентов и проводится проверка гипотез о значимости коэффициентов.  	Для оценки качества логистической регрессии применяется эффективный инструмент ROC-анализа  (Receiver Operator Characteristic): строятся кривые чувствительности и специфичности модели, которые показывают зависимость верно классифицированных положительных и отрицательных примеров от порога отсечения (cut-off value). Получение порога или точки отсечения позволяет определять величины ошибок первого и второго рода.  	Компьютерные расчеты и анализ были проведены для набора данных о пациентах с подозрением на сахарный диабет, предоставленный Национальным институтом диабета, болезней органов пищеварения и почек. Результаты представлены в виде таблиц и графиков.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, we present the building a logistic regression with a binary dependent variable. Logit-transformation is a function with values in (0,1) and this function can be treated as a function of the distribution of some random variable and therefore, this allows to predict the probability of an event for a particular subject (e.g. sick / healthy).   The logistic regression coefficients are estimated on the basis of maximum likelihood method using random search in combination with a gradient method. The standard errors of the obtained coefficients are determined and the hypotheses about the significance of the coefficients are tested.  To assess the quality of logistic regression an effective ROC analysis tool is used: the sensitivity and specificity curves of the model are constructed, which show the dependence of the correctly classified positive and negative examples on the cut-off value. Obtaining cut-off value or cut-off point allows us to determine the values of errors of the first and second kind.  Computer calculations and analysis were done to data set on patients with suspected diabetes mellitus provided by the National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases. The results are presented in the form of tables and graphs.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: логистическая регрессия в медицине
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: коэффициенты регрессии
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод максимального правдоподобия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ROC-кривая
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: точки отсечения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сахарный диабет
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: logistic regression in medicine
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: regression coefficients
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: maximum likelihood method
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ROC analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cut-off points
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: diabetes mellitus
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Logistic regression in medicine
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Логистическая регрессия в медицине
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Magisterskaya_dissertaciya_Mironova_P_N_.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12837/1/Magisterskaya_dissertaciya_Mironova_P_N_.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: Article
resources.size: 1,88 MB
resources.filename: reviewSV_stt06613_Botyan_Aleksandr_YUrevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12837/2/reviewSV_stt06613_Botyan_Aleksandr_YUrevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,81 kB
resources.filename: reviewSV_st008041_Vladimirova_Lyudmila_Vasilevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12837/3/reviewSV_st008041_Vladimirova_Lyudmila_Vasilevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,34 kB