1. interpretasi dan inferensia regresi logistik · lalu hitung rataan contoh di masing‐masing...
TRANSCRIPT
15/10/2014
2
Regresi Logistik
4.1 INTERPRETING THE LOGISTIC REGRESSION MODEL4.2 INFERENCE FOR LOGISTIC REGRESSION
Model regresi logistik menggunakan peubah
j l b ik k t ik t k ti t kpenjelas, baik kategorik atau kontinu, untuk
memprediksi peluang dari hasil yang spesifik.
Dengan kata lain regresi logistik dirancang untukDengan kata lain, regresi logistik dirancang untuk
menggambarkan peluang yang terkait dengan nilai‐
nilai peubah respon.
15/10/2014
4
• β>0 maka kurva akan naik
β<0 k k k t• β<0 maka kurva akan turun
• Jika β= 0 maka nilai π (x) tetap pada berapapun nilai x kurva akan menjadi garis horisontal
• X Peubah penjelas kuantitatif• Y Peubah respon biner
4.1 INTERPRETING THE LOGISTIC REGRESSION MODEL
• π(x) peluang sukses peubah X• Model Logit (log odds)
15/10/2014
5
Interpretasi β
• Odds akan meningkat secara multiplikatif b β t k ti k ik 1 itsebesar eβuntuk setiap kenaikan 1 unit x
• eβ rasio odds
)()1(
xXoddsxXoddsRasioOdds=+=
=
Interpretasil ff ili
logit akan meningkat sebesarβ untuk setiap kenaikan 1 cm x
alternatifNot familiar
What Is an Odds Ratio?
An odds ratio indicates how much more likelyAn odds ratio indicates how much more likely, with respect to odds, a certain event occurs in one group relative to its occurrence in another group.
Example: How much more likely are females p yto purchase 100 dollars or more in products compared to males?
15/10/2014
6
4.1.1 Linear Approximation Interpretations
β→ 0, kurva datar horizontalβ = 0 , Y bebas terhadap XΒ > 0, kurva π(x) membentuk fkp sebaran logistik
Kemiringan curam terjadi pada x yang π (x) = 0,50. Nilai x tersebut berhubungan dengan p arameter regresi logistik dengan x =‐α / β.
nilai x ini disebut tingkat median efektif (EL50). Ini merupakan tingkat di mana masing‐masing Hasil memiliki kesempatan 50%.
15/10/2014
7
4.1.2 Horseshoe Crabs: Viewing and Smoothing a Binary Outcome
The study investigated factors that affect whether the female crab had any othermales, called satellites, residing nearby her. The response outcome for each femalecrab is her number of satellites. An explanatory variable thought possibly to affect
ilustrasi
crab is her number of satellites. An explanatory variable thought possibly to affectthis was the female crab’s shell width, which is a summary of her size. In the sample,this shell width had a mean of 26.3 cm and a standard deviation of 2.1 cm.
Y indicate whether a female crab has any satellites (other males who could mate with her). That is, Y = 1 if a female crab has at least one satellite, and Y = 0 if she has no satellite.We first use the female crab’s width (in cm) as the sole predictor.
• Suatu penelitian mengenai faktor‐faktor yang mempengaruhi banyaknya satellite yang
ilustrasi
mempengaruhi banyaknya satellite yang dipunyai kepiting betina (Y)
• Y= 1 jika kepiting betina memiliki paling tidak 1 satellite Y=0 jika tidak memiliki satellite.
• X= lebar cangkang kepiting betina (dalam cm)
15/10/2014
8
• Data yang belum dikelompokkan
Syntax SASData crab; input width sat;d lidatalines; 28.3 126.0 125.6 0...24.5 04.5 0; proc logistic data=crab descending;
model sat=width/expb; run;
15/10/2014
9
Output
At the minimum width in this sample of 21.0 cm, the estimated probability isexp(−12.351 + 0.497(21.0))/[1 + exp(−12.351 + 0.497(21.0))] = 0.129
At the maximum width of 33.5 cm, the estimated probability equalsexp(−12.351 + 0.497(33.5))/[1 + exp(−12.351 + 0.497(33.5))] = 0.987
• lebar minimum x= 21 cm,
= 0.129
• lebar maksimum x= 33.5 cm
= 0.987
15/10/2014
10
Interpretasi Output
• Dugaan π(x) =0.5 saat• Dugaan odds =
kepiting betina yang memiliki lebar 1 cm
8.24497.0/351.12ˆ/ˆ ==−= βαx
( ) ( ) 64.1497.0expˆexp ==β
kepiting betina yang memiliki lebar 1 cm lebih besar, memiliki kecenderungan 1.64 kali mempunyai satelit
• Pada mean sampel lebar 26,3 cm, π (x) = 0,674.
• (Bab 4.1.1), perubahan kenaikan peluang pada titik mean
( ) ( )[ ] 0.11 = (0.326) (0.674) 0.497ˆ1ˆˆ =− xx ππβ
• Untuk kepiting betina dengan lebar badan dekat lebar rata‐rata,
peluang kenaikan satelit pada tingkat 0,11 per 1 cm peningkatan
lebar.
• tingkat dugaan perubahan terbesar pada nilai x (24 8) di mana π (x)• tingkat dugaan perubahan terbesar pada nilai x (24,8) di mana π (x)
= 0,50; peluang diperkirakan meningkat pada tingkat (0,497) (0,50)
(0,50) = 0,12 per 1 cm peningkatan lebar
15/10/2014
11
Berbeda dengan model peluang linier, model regresi logistik
memungkinkan laju perubahanmemungkinkan laju perubahan bervariasi sebagaimana perubahan x
Regression Fit
• Model paling sederhana untuk interpretasi d l h d l l ( ) βadalah model peluang π(x) = α + βx.
• Menggunakan pendekatan OLS (software GLM dengan asumsi respon normal dengan fungsi penghubung identitas) menghasilkan model
15/10/2014
12
Proc GLMproc genmod data=crab;
model sat=width/ dist = norlink = identitylink = identitylrci;
run;
4.1.3 Horseshoe Crabs: Interpreting the Logistic Regression Fit
• π(x) adalah peluang kepiting betina memiliki satelit dengan lebar badan x cm
• Dugaan peluang (adanya) satelit akan meningkat 0.092 untuk setiap peningkatan 1 cm lebar badan kepiting
• Interpretasi lebih sederhana, namun tidak sesuai untuk nilai ekstrimMi lk d h i i l b b d• Misalkan pada contoh ini lebar badan maksimal 33.5 cm. Dugaan peluangnya= −1.766 + 0.092(33.5) = 1.3.
15/10/2014
13
GroupingUntuk mendapatkan gambar dengan bentuk yang lebih jelas, dilakukan pengelompokan untuk lebar badan kepiting betina sbb:
Lalu hitung rataan contoh di masing‐masing kategori
Figure 4.2 contains eight dots representing the sample proportions of female crabs having satellites plotted against the mean widths for the eight categories.
15/10/2014
14
4.1.4 Odds Ratio Interpretation
Odds
Odds sukses Odds sukses (respon =1)
( ) 07.2674.01
674.0;674.0ˆ;3.26 =−
=== oddsxx π
7730
However, this is a 64% increase;
( ) 40.37731773.0;773.0ˆ;3.27 =−
=== oddsxx π
64.107.24.3
3.263.27 ==RasioOdds
15/10/2014
15
4.1.5 Logistic Regression with Retrospective Studies
• Regresi logistik juga dapat digunakan pada data hasil
studi restrospektif Peubah X yang acak (bukan
peubah Y)
• Dapat digunakan bila salah satu respon kategori
jarang terjadi, dan sebuah studi prospektif mungkinjarang terjadi, dan sebuah studi prospektif mungkin
memiliki terlalu sedikit kasus untuk untuk dapat
menduga pengaruh dari prediktor dengan baik.
Retros pective Y 1(kasus) dan 0(kontrol)
X diamati
Case‐control Odds Ratiobiomedis Odds Ratio
15/10/2014
16
Inferensia Regresi Logistik
4.2 INFERENCE FOR LOGISTIC REGRESSION
• 4.2.1 Binary Data can be Grouped or Ungrouped
254 subjects reported snoring every night, of whom 30 had heart disease
15/10/2014
17
Data crab grupdata crab2;input width y n;cards;22 69 5 1422.69 5 1423.84 4 1424.78 17 2825.84 21 3926.79 15 2227.74 20 2428 67 15 1828.67 15 1830.41 14 14;proc logistic data=crab2;model y/n=width/influence stb expb;output out=predict p=pi_hat lower=LCL upper=LCL;run;
confidence interval for effect
A large‐sample Wald confidence interval for the t β i th l i ti i d lparameter β in the logistic regressionmodel,
logit[π(x)] = α + βx, is
( )SEz2
ˆαβ ±
15/10/2014
18
Ilustrasi data kepiting
• Selang kepercayaan 95% untuk β adalah 0.497± 1.96(0.102) = [0.298, 0.697]
• Selang kepercayaan berdasarkan likelihood ratio = (0.308, 0.709).
• Interval likelihood ratio untuk pengaruh pada odds setiap kenaikan 1 cm lebar cangkang = (e308, e709)= (1.36, 2.03).
• Berarti setiap kenaikan 1 cm lebar cangkang, akan menaikkan odds satellite paling sedikit 1.36 kali dan paling banyak 2 kali
15/10/2014
19
Hypothesis Testing about Effect of X
• Test for parameter model (β). • Simultanious test G‐test• Partial test Wald‐test
Uji Simultan
Statistik uji‐G adalah uji rasio kemungkinan (likelihood ratio test) yang digunakan untuk menguji peranan variabelpenjelas di dalam model secara bersama‐sama (Hosmer & Lemeshow, 1989). Rumus umum uji‐G untuk mengujihipotesis :H0 : β1 = β2 = … = βk = 0H1 : minimal ada satu β yang tidak sama dengan 0β y g gadalah
Statistik G ini, secara teoritis mengikuti sebaran χ2 dengan derajat bebas k.
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡=
bebaspeubahdenganlikelihoodbebaspeubahpalikelihoodG tanln2
15/10/2014
20
Partial TestSementara itu, uji Wald digunakan untuk menguji parameter βi secara parsial. Hipotesis yang diuji adalah:H0 : βi = 0H1 : βi ≠ 0Formula statistik Wald adalah:
Secara teori, statistik Z ini mengikuti sebaran normal baku jika H0 benar.
)ˆ(
ˆ
i
i
SEZ
ββ
=
normal baku jika H0 benar.
Atau menggunakan statistik uji yang mengikuti sebaran dengan db=1
Uji Hipotesi Data Kepiting• Hipotesis H0 : β= 0 vs H1 : β ≠ 0
• Statistik Uji : Z= 0.497/0.102 = 4.9. (This shows strong evidence of a positive effect of width on the(This shows strong evidence of a positive effect of width on the presence of satellites (P <0.0001))
• The equivalent chi‐squared statistic, z2 = 23.9, has df = 1.
• Software reports that the maximized log likelihoods equal L0 =
−112.88 under H0: β = 0 and L1 = −97.23 for the full model. The
lik lih d ti t ti ti l 2(L0 L1) 31 3 ith df 1likelihood‐ratio statistic equals −2(L0 − L1) = 31.3, with df = 1.
• This also provides extremely strong evidence of a width effect (P <
0.0001).
15/10/2014
21
Confidence Intervals for Probabilities
• We illustrate by estimating the probability of a satellite for female
crabs of width x = 26.5, which is near the mean width.
• The logistic regression fit yields
πˆ = exp(−12.351 + 0.497(26.5))/[1 + exp(−12.351 + 0.497(26.5))] =
0.695
• From software, a 95% confidence interval for the true probability is
(0.61, 0.77).
Kenapa menggunakan model untuk menduga
peluang??
15/10/2014
22
X=26,5 cm 6 kepiting, 4 memiliki satelit Binom
p= 4/6=0.67
SK 95% untuk π(x) : (0.22, 0.96)
R lit i li t d IReality is more complicated. In practice, any model will not exactly represent thetrue relationship between π(x) and x.
15/10/2014
23
Ilustrasi
Menggunakan SAS
Data CHD;input age $ CHD @@;cards;<=55 1 <=55 1 >55 1 >55 0 >55 0<=55 1 <=55 0 >55 1 >55 0 >55 0<=55 1 <=55 0 >55 1 >55 0 >55 0<=55 1 <=55 0 >55 1 >55 0 >55 0<=55 1 <=55 0 >55 1 >55 0 >55 0<=55 1 <=55 0 >55 1 >55 0 >55 0<=55 1 <=55 0 >55 1 >55 0 >55 0<=55 1 >55 1 >55 1 >55 0 >55 0<=55 1 >55 1 >55 1 >55 0 >55 0<=55 1 >55 1 >55 0 >55 0 >55 0<=55 1 >55 1 >55 0 >55 0 >55 0<=55 1 >55 1 >55 0 >55 0 >55 0<=55 1 >55 1 >55 0 >55 0 >55 0<=55 1 >55 1 >55 0 >55 0 >55 0<=55 1 >55 1 >55 0 >55 0 >55 0<=55 1 >55 1 >55 0 >55 0 >55 0<=55 1 >55 1 >55 0 >55 0 >55 0<=55 1 >55 1 >55 0 >55 0 >55 0<=55 1 >55 1 >55 0 >55 0 >55 0<=55 1 >55 1 >55 0 >55 0 >55 0<=55 1 >55 1 >55 0 >55 0 >55 0;
15/10/2014
24
proc freq data=CHD;tables age;tables CHD;tables age*CHD/nopercent nocol norowexpected chisq;run;
proc logistic data=CHD;class age;class age;model chd=age/expb;
run;
Tabulasi Silang
15/10/2014
25
Tugas Kelompok
Kelompok 1 Kelompok 2 (RegLog Berganda)
• Prediktor Kategorik• Uji Cochran‐Mantel
Haenszel• Uji Kehomogenan Rasio
Odd(Bab 4.3)
• Contoh Regresi Logistik Ganda
• Pembandingan Model(4.4.1, 4.4.2)
( )