Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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当初狭心症と考えられていた多くの女性は、結果的に冠状動脈造影検査では正常であり、つまり結局狭心症ではないことが判明します。予備的なスクリーニング検査の実行可能性を評価するための研究が行われました。狭心症と考えられていた多数の患者について、いくつかの考えられる危険因子に関する情報を収集し、その後の狭心症の状態を記録しました。このデータは「angina」という名前のRデータフレームとして利用可能で、以下の情報を含んでいます。
status：女性が狭心症であるかどうか（はい/いいえ）
age：女性の年齢
smoke：喫煙状況（1=現在喫煙者、2=元喫煙者、3=非喫煙者）
cig：現在の1日当たりの平均喫煙本数
hyper：高血圧（1=なし、2=軽度、3=中等度）
angfam：狭心症の家族歴（はい/いいえ）
myofam：心筋梗塞の家族歴（はい/いいえ）
strokefam：脳卒中の家族歴（はい/いいえ）
diabetes：女性が糖尿病を持っているかどうか（はい/いいえ）
欠損値はNAとしてコード化されています。
この研究の主な目的は、健康関連の変数の中で、もしあればどれが狭心症と関連しているかを明らかにし、それらの一部のサブセットを用いて従属変数である狭心症の状態を予測することができるかどうかを調べることです。「後退削除法によるモデル選択」に関する添付文書は、その目的に役立つでしょう。具体的には、これらの健康関連変数の特定の組み合わせを持つ女性が真に狭心症であるリスク/確率を推定できると便利です。もしそのようなリスク推定の仕組みを構築できた場合、それは有用である可能性があるでしょうか？つまり、女性が狭心症であるかどうかを予測するのに適しているか（狭心症の治療には費用がかかるため）。さらに、重要な変数の個別の影響を推定することも興味深いです。例えば、喫煙が危険因子であるように見える場合、非喫煙者に比べて喫煙者が狭心症になるオッズはどれくらいでしょうか？元喫煙者や軽度喫煙者についてはどうでしょうか？
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