Vícerozměrné statistické metody - detail zprávy #862

Prediktory výskytu cévní mozkové příhody

Barbora Kvochová, 12. 04. 2026

Data: https://www.kaggle.com/datasets/zzettrkalpakbal/full-filled-brain-stroke-dataset

V práci se vyskytuje: Log. regrese

Udělená slovní hodnocení

• Práce je napsána velmi kvalitně, přehledně a srozumitelně. Nese v sobě didaktickou hodnotu v práci v oblasti interpretace výsledků logistické regrese. Kladně hodnotím upřímnost, kde autor upozorňuje, že i přes celkovou vysokou přesnost nedokáže model identifikovat pozitivní případy. Otázkou zůstává, zda by nebylo vhodné na tento problém aktivně reagovat například návrhem na využití jiného modelu. Tabulka výsledků logistické regrese je však velmi přehledná a její interpretace je věcně správná i úderná. Zpráva je ale skvělá i v kontextu pochopení vztahu mezi celkovou přesností a reálnou hodnotou modelu.
• Velmi dobře a jednoduše interpretované výsledky.
• Analýza je transparentně reportována včetně nesignifikantních prediktorů a klasifikační tabulka názorně ukazuje problém nulové citlivosti modelu. Závěr je kritický a nepřeceňuje výsledky – správně konstatuje, že model není vhodný pro praktickou predikci. Silná nevyváženost tříd (~5 % pozitivních případů) je identifikována, ale zcela chybí pokus o její řešení – například převzorkování, úprava klasifikačního prahu nebo penalizovaná regrese. Nagelkerkeho R² = 0,239 je uvedeno bez kontextu a bez srovnání s nulový modelem.
• Zpráva se mi líbila, oceňuji výběr nezávislých proměnných, kterých byl sice větší počet, ale nevadilo mi to. Tabulka s výsledky byla fajn, přehledná a srozumitelná.
• Přehledná práce. Líbí se mi závěr a diskuze, ne vždy z dat vychází super výsledky a oceňuji střídmou interpretaci.