#Boa tarde a todos, numa regressão logística múltipla, após a escolha de um ponto de corte,
#criei a tabela de classificação conforme CMR abaixo, e usei o #comando dignosis do pacote DiagnosisMed #para calcular a sensibilidade e especificidade !
require(DiagnosisMed)
tab<-matrix(c(64,112,17,406),nrow=2,ncol=2,byrow=T, dimnames=list(Classificado=c(" 1 "," 0 "), Observado=c(" 1 "," 0 ")));tab
diagnosis(tab)[]
#Porém os valores estão trocados, o certo é #Sensitividade =64 /(17+64) =79,01% #Especificidade=406/(112+406)=78,378% #Tentei usar o comando:
diagnosis(t(tab))[]
#Mas não deu certo. Sendo assim: #1- o que ocorreu ? #2- Tem alguma função nos pacotes epiR ou ROCR que #calcula a sensibilidade e especificidade ? #3- para achar o ponto de corte "ideal" tenho que fazer várias tabelas de classificação #e plotar a sens. x espec. #No "satanic", tem-se um comando do proc logistic que #mostra todas as sensibilidade e especificidade para diferentes pontos de cortes. #Tem algum comando similar no R para regressão logística múltipla ? #no caso univariado tem-se: y=c(0,1,0,0,1,1,1,0,0,0) x=c(12,19,14,13,14,15,16,17,17,18) require(DiagnosisMed);arearoc<-DiagnosisMed::ROC(y,x,Full=TRUE)
########### MUITO OBRIGADO ########### #Alex
Oi Alexandro, Se vc usar uma tabela como objeto a partir de onde os dados devem ser calculados esta tem que ser no formato: VN FN FP VP Assim, vc deve usar: tab<-matrix(c(406,17,112,64),nrow=2,ncol=2,byrow=T) diagnosis(tab,plot=T) Abs, D 2011/10/13 Alexandro (Yahoo) <vl.alexandro@yahoo.com.br>
#Boa tarde a todos, numa regressão logística múltipla, após a escolha de um ponto de corte, #criei a tabela de classificação conforme CMR abaixo, e usei o #comando dignosis do pacote DiagnosisMed #para calcular a sensibilidade e especificidade !
require(DiagnosisMed)
tab<-matrix(c(64,112,17,406),nrow=2,ncol=2,byrow=T, dimnames=list(Classificado=c(" 1 "," 0 "), Observado=c(" 1 "," 0 ")));tab
diagnosis(tab)[]
#Porém os valores estão trocados, o certo é #Sensitividade =64 /(17+64) =79,01% #Especificidade=406/(112+406)=78,378% #Tentei usar o comando:
diagnosis(t(tab))[]
#Mas não deu certo. Sendo assim: #1- o que ocorreu ? #2- Tem alguma função nos pacotes epiR ou ROCR que #calcula a sensibilidade e especificidade ? *#3- para achar o ponto de corte "ideal" tenho que fazer várias tabelas de classificação* *#e plotar a sens. x espec. * *#No "satanic", tem-se um comando do proc logistic que* *#mostra todas as sensibilidade e especificidade para diferentes pontos de cortes.* *#Tem algum comando similar no R para regressão logística múltipla ?* #no caso univariado tem-se: y=c(0,1,0,0,1,1,1,0,0,0) x=c(12,19,14,13,14,15,16,17,17,18) require(DiagnosisMed);arearoc<-DiagnosisMed::ROC(y,x,Full=TRUE)
########### MUITO OBRIGADO ########### #Alex
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Daniel C Bezerra