Slovník | Vyhledávání | Mapa webu
 
Analýza a hodnocení biologických datRegresní modelování Logistický regresní model a jiné zobecněné lineární modely Základní informace

Logo Matematická biologie

Základní informace

Při studiu předchozích výukových jednotek vás již jistě napadlo, že výsledek (závisle proměnná) nemusí být vždy spojitý. Proměnné, které nás zajímají jak v běžném životě (stihnu vlak? udělám úspěšně zkoušku?) tak v přírodních vědách (je organismus napadený parazitem? uzdraví se pacient?) mohou často nabývat jen jedné ze dvou hodnot: ano nebo ne. Nástroj, který by byl schopen předpovědět ze známých prediktorů binární výsledek, by tak byl velice užitečný.

Tímto nástrojem může být logistická regrese. V této výukové jednotce si vysvětlíme, co je logistická regrese a jak principy, které znáte z předchozích výukových jednotek, uplatníme při práci s ní.

Logistická regrese je příkladem zobecněného lineárního modelu. Na úvod této výukové jednotky si tedy připomeneme předpoklady obyčejných lineárních modelů a vysvětlíme, v čem přesně mohou zobecněné lineární modely pomoci. V závěru této výukové jednotky si pak ukážeme ještě jeden příklad zobecněného lineárního modelu: Poissonovu regresi. Ta nám umožní modelovat výsledek, který nabývá nezáporných celých hodnot – typicky se tak modelují počty (pacientů, buněk apod.).

U studentů se předpokládá znalost předchozích výukových jednotek, tedy zejména znalost definice a praktické práce s vícenásobným lineárním regresním modelem.

 
vytvořil Institut biostatistiky a analýz Masarykovy univerzity | | zpětné odkazy | validní XHTML 1.0 Strict