- \n
- Sensibilit\u00e0:<\/strong> la probabilit\u00e0 che il modello preveda un risultato positivo per un’osservazione quando il risultato \u00e8 effettivamente positivo.<\/span><\/li>\n
- Specificit\u00e0:<\/strong> la probabilit\u00e0 che il modello preveda un risultato negativo per un’osservazione quando il risultato \u00e8 effettivamente negativo.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
Un modo semplice per visualizzare queste due metriche \u00e8 creare una curva ROC<\/strong> , ovvero un grafico che mostra la sensibilit\u00e0 e la specificit\u00e0 di un modello di regressione logistica.<\/span><\/p>\n
Questo tutorial spiega come creare e interpretare una curva ROC in Stata.<\/span><\/p>\n
Esempio: curva ROC in Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n
Per questo esempio, utilizzeremo un set di dati chiamato lbw<\/em> , che contiene le seguenti variabili per 189 madri:<\/span><\/p>\n
- \n
- basso<\/strong> \u2013 se il bambino ha o meno un basso peso alla nascita. 1 = s\u00ec, 0 = no.<\/span><\/li>\n
- et\u00e0<\/strong> \u2013 et\u00e0 della madre.<\/span><\/li>\n
- fumo<\/strong> \u2013 se la madre ha fumato o meno durante la gravidanza. 1 = s\u00ec, 0 = no.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
Adatteremo un modello di regressione logistica ai dati utilizzando l’et\u00e0 e il fumo come variabili esplicative e il basso peso alla nascita come variabile di risposta. Successivamente, creeremo una curva ROC per analizzare quanto bene il modello si adatta ai dati.<\/span><\/p>\n
Passaggio 1: caricare e visualizzare i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n
Caricare i dati utilizzando il seguente comando:<\/span><\/p>\n
\n
utilizzare https:\/\/www.stata-press.com\/data\/r13\/lbw<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n
Ottieni una rapida comprensione del set di dati utilizzando il seguente comando:<\/span><\/p>\n
\n
riassumere<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n
![\"Dataset](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/logistiqueregstata1.png\")
<\/p>\nCi sono 11 diverse variabili nel set di dati, ma le uniche tre che ci interessano sono il livello basso, l’et\u00e0 e il fumo.<\/span><\/p>\n
Passaggio 2: adattare il modello di regressione logistica.<\/strong><\/span><\/p>\n
Utilizzare il comando seguente per adattare il modello di regressione logistica:<\/span><\/p>\n
\n
logit di fumo di bassa et\u00e0<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n
![\"Output](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/logistiqueregstata3.png\")
<\/p>\nPassaggio 3: creare la curva ROC.<\/strong><\/span><\/p>\n
Possiamo creare la curva ROC per il modello utilizzando il seguente comando:<\/span><\/p>\n
\n
lroc<\/span><\/strong> <\/p>\n<\/blockquote>\n
![\"Curva](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/roccurvestata1.png\")
<\/p>\nPassaggio 4: interpretare la curva ROC.<\/strong><\/span><\/p>\n
Quando adattiamo un modello di regressione logistica, esso pu\u00f2 essere utilizzato per calcolare la probabilit\u00e0 che una data osservazione abbia un esito positivo, in base ai valori delle variabili predittive.<\/span><\/p>\n
Per determinare se un’osservazione deve essere classificata come positiva, possiamo scegliere una soglia tale che le osservazioni con una probabilit\u00e0 corretta superiore alla soglia siano classificate come positive e tutte le osservazioni con una probabilit\u00e0 corretta inferiore alla soglia siano classificate come negative. .<\/span><\/p>\n
Ad esempio, supponiamo di scegliere una soglia pari a 0,5. Ci\u00f2 significa che qualsiasi osservazione con una probabilit\u00e0 corretta maggiore di 0,5 avr\u00e0 un risultato positivo, mentre qualsiasi osservazione con una probabilit\u00e0 corretta inferiore o uguale a 0,5 avr\u00e0 un risultato negativo.<\/span><\/p>\n
La curva ROC ci mostra i valori di sensibilit\u00e0 rispetto alla specificit\u00e0 1 quando il valore di soglia cambia da 0 a 1. Un modello con elevata sensibilit\u00e0 e specificit\u00e0 avr\u00e0 una curva ROC che abbraccia l’angolo superiore sinistro del grafico. Un modello con bassa sensibilit\u00e0 e bassa specificit\u00e0 avr\u00e0 una curva vicina alla diagonale di 45 gradi.<\/span><\/p>\n
L’ AUC<\/strong> (area sotto la curva)<\/strong> ci d\u00e0 un’idea della capacit\u00e0 del modello di distinguere tra risultati positivi e negativi. L’AUC pu\u00f2 variare da 0 a 1. Maggiore \u00e8 l’AUC, migliore \u00e8 la capacit\u00e0 del modello di classificare correttamente i risultati.<\/span> Nel nostro esempio, possiamo vedere che l’AUC \u00e8 0,6111<\/strong> .<\/span><\/p>\n
Possiamo utilizzare l’AUC per confrontare le prestazioni di due o pi\u00f9 modelli. Il modello con l\u2019AUC pi\u00f9 alta offre le migliori prestazioni.<\/span><\/p>\n
Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come eseguire la regressione logistica in Stata<\/a>
Come interpretare la curva ROC e AUC di un modello di regressione logistica<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"La regressione logistica \u00e8 un metodo statistico che utilizziamo per adattare un modello di regressione quando la variabile di risposta \u00e8 binaria. Per valutare quanto bene un modello di regressione logistica si adatta a un set di dati, possiamo esaminare i due parametri seguenti: Sensibilit\u00e0: la probabilit\u00e0 che il modello preveda un risultato positivo per […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n
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