r - 如何测试 LRM 模型的显着改进

Question

我使用rms packageFrank Harrell 构建了一个预测模型lrm function。

我想比较这个模型与另一个（lrm-）模型相比是否对二项式事件有更好的预测值。

我使用不同的函数来anova(model1, model2)比较伪 R^2，但它们都不适用于基于 lrm 的模型。pR2 functionpscl library

我怎样才能最好地查看我的新模型是否明显优于早期模型？

更新：这是一个示例（我想预测骨转移的机会），以检查大小或阶段（除了其他变量）是否提供了最佳模型：

library(rms)
getHdata(prostate)

ddd <- datadist(prostate)
options( datadist = "ddd" )

mod1 = lrm(as.factor(bm) ~ age + sz + rx, data=prostate, x=TRUE, y=TRUE)

mod2 = lrm(as.factor(bm) ~ age + stage + rx, data=prostate, x=TRUE, y=TRUE)

Answer 1

要测试 2 个嵌套模型的拟合度，您可以使用“rms”包中的 lrtest 函数。

lrtest(mod1,mod2)

Answer 2

从根本上看，这个问题似乎是关于比较两个非嵌套模型。

如果您使用 glm 函数拟合模型，则可以使用 -pscl- 包中的 -vuong- 函数。