# stopAED-Logistic Regression

以下 comment 皆為建議內容，非必要

## Data Preprocessing

1. 可以考慮日期變數
2. recurrence
- 0: 停藥成功 (無復發、停藥後復發)
- 1: 停藥失敗 (減藥中復發)
3. 程式碼中最好包含每個變數的缺失值數量以及刪減缺失值得資料筆數變化
- TBD: 如何處理缺失值
4. 類別占比 4:1 comment 有可能出現的問題

## 針對全部群體

1. commnet summary 的結果
- PGB 變數與 PBB 變數完全線性相依導致報表呈現 NA
- CBZ 藥劑在全部群集 forward selection 下呈現正相關 (解釋變數係數意義 (log odds))

## 針對年齡

### 現在年齡

1. 最好是呈現年齡區間的長條圖或者圓餅圖
2. commnet summary 的結果

### 發作年齡

1. commnet summary 的結果

### 比較

1. 可以對標不同現在與發作年齡變數選擇的區別，為什麼會產生這種區別，你認為可能的因素是?
2. 在過往的醫學研究中，專家認為對於 xxx 群集應該使用 xxx 方法，與我們結果有什麼差異

## 針對局部型癲癇 & 全身型癲癇

1. 可以稍微畫個長條圖看一下兩者的數量分配

## 針對綜合分群

1. 可以畫畫看每個分群用藥的長條圖來比較醫生的分針與論文的方法有什麼不同