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文献概要
多変量解析の応用・10
多重ロジスティック関数多重ワイブル関数
著者: 古川俊之1 田中博1
所属機関: 1東京大学・医用電子研究施設
ページ範囲:P.1183 - P.1189
文献購入ページに移動はじめに
疾病の予防や予後管理を効果的に行うためには,疾病の発症及びその経過に決定的な影響を与える患者の属性因子を抽出し,その影響を定量的に評価する必要がある.今回紹介する多重ロジスティック関数及び多重ワイブル関数による分析は,疫学調査などで得られたデータからある個体が特定の期間内で疾病を発症する確率,あるいは死亡する確率を予測しようとする手法で,これを用いることによって,構成された予測式から各属性変量の発症,死亡に対する寄与の程度を評価することもできる.もちろん発症及び死亡確率は,0から1の間の値をとる変量であるから,単純な重回帰分析では予測値がこの間にとどまる保証はない.そこで確率値と属性変量の線形式を結ぶ十分合理的なモデルが必要となる,多重ロジスティックモデルでは,確率値のロジット変換された値,すなわちpを発症あるいは死亡を表す確率値として,
λ=logp/1—p
疾病の予防や予後管理を効果的に行うためには,疾病の発症及びその経過に決定的な影響を与える患者の属性因子を抽出し,その影響を定量的に評価する必要がある.今回紹介する多重ロジスティック関数及び多重ワイブル関数による分析は,疫学調査などで得られたデータからある個体が特定の期間内で疾病を発症する確率,あるいは死亡する確率を予測しようとする手法で,これを用いることによって,構成された予測式から各属性変量の発症,死亡に対する寄与の程度を評価することもできる.もちろん発症及び死亡確率は,0から1の間の値をとる変量であるから,単純な重回帰分析では予測値がこの間にとどまる保証はない.そこで確率値と属性変量の線形式を結ぶ十分合理的なモデルが必要となる,多重ロジスティックモデルでは,確率値のロジット変換された値,すなわちpを発症あるいは死亡を表す確率値として,
λ=logp/1—p
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