11강

2016.05.24

LOGIT Transformation

• 0과 1사이를 갖는다.
• categorical analysis를 할 수 있다.
• 단조증가함수이기 때문.
• alpha는 - ~ + 무한대
• inverse LOGIT하면 무조건 0과 1사이를 갖는다.

PPT OBSERVED

• PSN에서는 구하기 힘들다.
• Bootstrap (파란색)으로 하면 Observation의 Conf Interval 구할 수 있다.

• Percentile

• Posterior predictive check

• 왜 하나? 모델링 - AUC가 중요하다.
• 부설판. 농도 맞추는 것보다 AUC가 더 중요하다.
• 비교한다. Posterior predictive check이다.
• Median survival. PPC는 coding을 안하면 찾을 수가 없다.

pPPC

• PPT 자료가 하나 있었음.