(질문) 19.6. Poisson Regression, 분석과 해석 2

작성자cardiomoon|작성시간11.01.14|조회수1,335 목록 댓글 5

안녕하세요?


이제 거의 따라하기가 끝납니다. 질문은 199쪽의 melanoma 분석과해석에서 age+region대신 age*region을 넣었더니


> out=glm(cases~age*region,family=poisson,offset=log(total),data=melanoma)

> summary(out)


Call:

glm(formula = cases ~ age * region, family = poisson, data = melanoma, 

    offset = log(total))


Deviance Residuals: 

 [1]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0


Coefficients:

                      Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    

(Intercept)          -10.76252    0.12804 -84.058  < 2e-16 ***

age35-44               1.84949    0.17191  10.759  < 2e-16 ***

age45-54               2.05456    0.16309  12.598  < 2e-16 ***

age55-64               2.38826    0.16127  14.809  < 2e-16 ***

age65-74               2.39612    0.17963  13.339  < 2e-16 ***

age75+                 3.15012    0.16998  18.532  < 2e-16 ***

regionsouth            1.03427    0.17894   5.780 7.47e-09 ***

age35-44:regionsouth  -0.10699    0.24189  -0.442   0.6583    

age45-54:regionsouth  -0.30343    0.23860  -1.272   0.2035    

age55-64:regionsouth  -0.32310    0.23981  -1.347   0.1779    

age65-74:regionsouth  -0.02752    0.26479  -0.104   0.9172    

age75+:regionsouth    -0.56698    0.28558  -1.985   0.0471 *  

---

Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 


(Dispersion parameter for poisson family taken to be 1)


    Null deviance: 8.9582e+02  on 11  degrees of freedom

Residual deviance: 2.4425e-15  on  0  degrees of freedom

AIC: 96.225


Number of Fisher Scoring iterations: 3


위와 같이 결과가 나오는데 75세이상에서 남쪽에 사시는 분들이 interaction이 있다고 봐야 하나요?


내용이 18장 뒷부분에서 갑자기 어려워지고 더구나 생존분석의 odds ratio의 96% cinfidnce interval구하는 것이

너무 노가다로 여겨집니다. - SPSS는 노가다 없이 자동으로 나오는데...하는 생각이 자꾸 드는군요...ㅋㅋ


어쨋든 추운 날씨에 몸 조심하십시요. 저도 2006년 4월 -2007년 10월까지는 cleveland clinic에서 연수하는라 있었는데 

미국있을때는 한국생각이 간절하더니 한국와서 몇년 지나니 이제 미국 생각이 납니다.^^

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댓글

댓글 리스트
  • 작성자안재형 | 작성시간 11.01.15 좀 복잡한 얘기인데요. 이 데이타는 interaction까지 볼 자유도(degrees of freedom)가 없습니다. 결과물 밑에 Residual deviance를 보시면 2.4425e-15인데 이게 사실상 0이고, 0 degrees of freedom입니다. 단순회귀분석으로 생각하면 데이타 2개 가지고 회귀식의 절편과 기울기를 둘다 추정하려는 것과 같습니다. 점 2개를 연결하면 직선이 하나 나오죠. 즉 오차가 전혀 없는겁니다. 이런 모형을 Saturated되었다고 합니다.
  • 작성자안재형 | 작성시간 11.01.15 187page에서는 특정 parameter, "victimWhite"의 odds의 95% CI를 이런식으로 구한다는 걸 보여주기 위해서 parm="victimWhite"를 추가했지만, 95% CI를 모든 변수에 대해서 구하는건 exp(confint(out)) 정도만 하면 다 나옵니다.
  • 작성자안재형 | 작성시간 11.01.15 SAS, SPSS는 왠만한 결과물을 한번에 다 보여줍니다. R은 일단은 기본적인 것만 보여주고 나머지를 구하려면 약간의 일이 필요합니다. 그런데 이런 R의 방식이 간결하고, 전반적인 통계를 이해하는데 도움이 되는것 같습니다.
  • 작성자cardiomoon 작성자 본인 여부 작성자 | 작성시간 11.01.15 네 감사합니다.
  • 작성자강성찬 | 작성시간 11.01.16 의사이신 것 같군요. 열정이 대단하십니다.^^
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