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) <[email protected]> > #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 > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível. >
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