15/10/2014
Respon Biner
1
15/10/2014
Regresi Logistik 4.1 INTERPRETING THE LOGISTIC REGRESSION MODEL 4.2 INFERENCE FOR LOGISTIC REGRESSION
Model
regresi
logistik
menggunakan
peubah
penjelas, j l baik b ik kategorik k t ik atau t kontinu, k ti untuk t k memprediksi peluang dari hasil yang spesifik.
Dengan kata lain, lain regresi logistik dirancang untuk menggambarkan peluang yang terkait dengan nilai‐ nilai peubah respon.
2
15/10/2014
• Kurva regresi logistik dan regresi linier
3
15/10/2014
• β>0 maka kurva akan naik • β<0 maka kurva akan turun β<0 k k k t • Jika β= 0 maka nilai π (x) tetap pada berapapun nilai x kurva akan menjadi garis horisontal
4.1 INTERPRETING THE LOGISTIC REGRESSION MODEL
• • • •
X Æ Peubah penjelas kuantitatif Y Æ Peubah respon biner π(x) Æ peluang sukses peubah X Model Logit (log odds)
4
15/10/2014
Interpretasi β • Odds akan meningkat secara multiplikatif β untuk setiap kenaikan 1 unit x sebesar e b t k ti k ik 1 it • eβ Æ rasio odds RasioOdds =
odds ( X = x + 1) odds ( X = x) Not familiar f ili
Interpretasi alternatif l f
logit akan meningkat sebesarβ untuk setiap kenaikan 1 cm x
What Is an Odds Ratio? An odds ratio An odds ratio indicates how much more likely, indicates how much more likely with respect to odds, a certain event occurs in one group relative to its occurrence in another group. Example: p
How much more likely y are females to purchase 100 dollars or more in products compared to males?
5
15/10/2014
4.1.1 Linear Approximation Interpretations β→ 0, kurva datar horizontal β = 0 , Y bebas terhadap X Β > 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%.
6
15/10/2014
4.1.2 Horseshoe Crabs: Viewing and Smoothing a Binary Outcome
ilustrasi The study investigated factors that affect whether the female crab had any other males, called satellites, residing nearby her. The response outcome for each female crab is her number of satellites. An explanatory variable thought possibly to affect this 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.
ilustrasi • Suatu penelitian mengenai faktor‐faktor yang mempengaruhi banyaknya satellite yang 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)
7
15/10/2014
• Data yang belum dikelompokkan
Syntax SAS Data crab; input width sat; d li datalines; 28.3 1 26.0 1 25.6 0 . . . 24.5 4.5 0 ; proc logistic data=crab descending; model sat=width/expb; run;
8
15/10/2014
Output
At the minimum width in this sample of 21.0 cm, the estimated probability is exp(−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 equals exp(−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
9
15/10/2014
Interpretasi Output
• Dugaan π(x) =0.5 saat x = −αˆ / βˆ = 12.351 / 0.497 = 24.8 • Dugaan odds = exp(βˆ ) = exp(0.497 ) = 1.64 Æ kepiting betina yang memiliki lebar 1 cm 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
βˆπˆ ( x )[1 − πˆ ( x )] = 0.497 (0.674) (0.326) = 0.11 • 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
10
15/10/2014
Berbeda dengan model peluang linier, model regresi logistik memungkinkan memungkinkan laju perubahan laju perubahan bervariasi sebagaimana perubahan x
Regression Fit • Model paling sederhana untuk interpretasi d l h d l l ( ) β adalah model peluang π(x) = α + βx. • Menggunakan pendekatan OLS (software GLM dengan asumsi respon normal dengan fungsi penghubung identitas) menghasilkan model
11
15/10/2014
Proc GLM proc genmod data=crab; model sat=width/ dist = nor link link = identity = identity lrci; 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 Æ lebih sederhana, namun tidak sesuai untuk nilai ekstrim • Misalkan pada contoh ini lebar badan Mi lk d hi il b b d maksimal 33.5 cm. Dugaan peluangnya= −1.766 + 0.092(33.5) = 1.3.
12
15/10/2014
Grouping Untuk 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.
13
15/10/2014
4.1.4 Odds Ratio Interpretation
Odds Odds sukses (respon =1)
x = 26.3 ; πˆ ( x ) = 0.674; odds =
0.674 = 2.07 1 − 0.674 0.773 x = 27.3 ; πˆ ( x ) = 0.773; odds = = 3.40 1 − 773 RasioOdds 27.3 = 26.3
3. 4 = 1.64 2.07 However, this is a 64% increase;
14
15/10/2014
4.1.5 Logistic Regression with Retrospective Studies
• Regresi logistik juga dapat digunakan pada data hasil studi restrospektif Æ Peubah X yang acak (bukan peubah Y)
• Dapat digunakan bila salah satu respon kategori jarang terjadi, dan sebuah studi prospektif mungkin memiliki terlalu sedikit kasus untuk untuk dapat menduga pengaruh dari prediktor dengan baik.
Retros pective
Case‐control biomedis
YÆ1(kasus) dan 0(kontrol) X Æ diamati
Odds Ratio Odds Ratio
15
15/10/2014
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
16
15/10/2014
Data crab grup data crab2; input width y n; cards; 22 69 5 22.69 14 23.84 4 14 24.78 17 28 25.84 21 39 26.79 15 22 27.74 20 24 28 67 15 28.67 18 30.41 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 parameter β in the logistic regression t β i th l i ti i model, d l logit[π(x)] = α + βx, is
βˆ ± zα (SE ) 2
17
15/10/2014
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
18
15/10/2014
Hypothesis Testing about Effect of X • Test for parameter model (β). • Simultanious test ÆG‐test • Partial test Æ Wald‐test
Uji Simultan Statistik uji‐G adalah uji rasio kemungkinan (likelihood ratio test) yang digunakan untuk menguji peranan variabel penjelas di dalam model secara bersama‐sama (Hosmer & Lemeshow, 1989). Rumus umum uji‐G untuk menguji hipotesis : H0 : β1 = β2 = … = βk = 0 g sama dengan g 0 H1 : minimal ada satu β yyang tidak adalah ⎡ likelihood tan pa peubah bebas ⎤ G = 2 ln ⎢ ⎣ likelihood dengan
⎥ peubah bebas ⎦
Statistik G ini, secara teoritis mengikuti sebaran χ2 dengan derajat bebas k.
19
15/10/2014
Partial Test Sementara itu, uji Wald digunakan untuk menguji parameter βi secara parsial. Hipotesis yang diuji adalah: H0 : βi = 0 H1 : βi ≠ 0 βˆi Formula statistik Wald adalah: Z = ˆ SE ( β i )
Secara teori, statistik Z ini mengikuti sebaran normal normal baku jika H0 benar. baku jika H0 benar. Atau menggunakan statistik uji yang mengikuti sebaran dengan db=1
Uji Hipotesi Data Kepiting •
Hipotesis Æ 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 likelihood‐ratio statistic equals l −2(L0 − L1) = 31.3, with df 2(L0 L1) 31 3 ith df = 1. 1 •
This also provides extremely strong evidence of a width effect (P < 0.0001).
20
15/10/2014
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??
21
15/10/2014
X=26,5 cm
6 kepiting, 4 memiliki satelit
Binom
p= 4/6=0.67
SK 95% untuk π(x) : (0.22, 0.96)
Reality is more complicated. In R lit i li t d I practice, any model will not exactly represent the true relationship between π(x) and x.
22
15/10/2014
Ilustrasi Menggunakan SAS
Data CHD; input age $ CHD @@; cards; <=55 1 <=55 <=55 1 <=55 <=55 1 <=55 <=55 1 <=55 <=55 1 <=55 <=55 1 <=55 <=55 1 <=55 <=55 1 >55 <=55 1 >55 <=55 1 >55 <=55 1 >55 <=55 1 >55 <=55 1 >55 <=55 1 >55 <=55 1 >55 <=55 1 >55 <=55 1 >55 <=55 1 >55 <=55 1 >55 <=55 1 >55 ;
1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
>55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55
1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
>55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
>55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55 >55
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
23
15/10/2014
proc freq data=CHD; tables age; tables CHD; tables age*CHD/nopercent nocol norow expected chisq; run; proc logistic data=CHD; class age; class age; model chd=age/expb; run;
Tabulasi Silang
24
15/10/2014
Tugas Kelompok Kelompok 1 • Prediktor Kategorik • Uji Cochran‐Mantel Haenszel • Uji Kehomogenan Rasio Odd ((Bab 4.3))
Kelompok 2 (RegLog Berganda)
• Contoh Regresi Logistik Ganda • Pembandingan Model (4.4.1, 4.4.2)
25
15/10/2014
Tugas Kelompok (lanjutan) Kelompok 3 (RegLog Berganda)
• Prediktor Kuantitatif dalam Regresi Logistik • Model dengan Interaksi (Bab 4.4.3, 4.4.4)
Kelompok 4 • Strategi Pemilihan Model • Pemeriksaan Kecocokan Model (Bab 5.1, 5.2)
26
