logistico_tumore_seno

SAS
12:10 Tuesday, November 1, 2011
7
La procedura LOGISTIC
Informazioni sul modello
Data set
Variabile di risposta (Eventi)
Variabile di risposta (Prove)
Modello
Tecnica di ottimizzazione
WORK.CICCIO
yes
n
logit binario
Scoring di Fisher
Numero osservazioni lette
Numero osservazioni usate
Somma frequenze lette
Somma frequenze usate
12
12
509
509
Profilo di risposta
Valore
ordinato
Esito
binario
1
2
Frequenza
totale
Event
Nonevent
141
368
Stato della convergenza del modello
Criterio di convergenza (GCONV=1E-8) soddisfatto.
Statistiche di stima del modello
Criterio
Solo
intercetta
Intercetta
e
covariate
AIC
SC
-2 Log L
602.733
606.965
600.733
595.322
608.020
589.322
Test dell'ipotesi nulla globale: BETA=0
Test
Chi-quadrato
DF
Pr > ChiQuadr
11.4106
11.7493
11.4254
2
2
2
0.0033
0.0028
0.0033
Rapp. verosim.
Score
Wald
SAS
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La procedura LOGISTIC
Analisi delle stime di massima verosimiglianza
Parametro
DF
Stima
Errore
standard
Chi-quadrato
Wald
Pr > ChiQuadr
Intercept
peso
attiv
1
1
1
0.7554
-0.3304
-0.2540
0.5539
0.1066
0.1543
1.8601
9.6134
2.7093
0.1726
0.0019
0.0998
Stime degli odds ratio
Effetto
Stima
puntuale
Limiti di confidenza
di Wald al 95%
8
peso
attiv
0.719
0.776
0.583
0.573
0.886
1.050
Associazione di probabilità previste e risposte osservate
Percentuale concordi
Percentuale discordi
Percentuale equi
Coppie
48.8
33.7
17.5
51888
D di Somers
Gamma
Tau-a
c
0.151
0.183
0.060
0.575