«logistic» etiketlenmiş sorular

Lojistik regresyona çok benzeyen bir regresyon katsayılarını hesaplamak istiyorum (Aslında başka bir katsayılı lojistik regresyon: ne zaman verilebilir). Katsayıları hesaplamak için GMM kullanmayı düşündüm, ancak kullanmam gereken moment koşullarının ne olduğundan emin değilim.A1+e−(b0+b1x1+b2x2+…),A1+e−(b0+b1x1+b2x2+…), \frac{A}{1 + e^{- (b_0 + b_1 x_1 + b_2 x_2 + \ldots)}},AAA Biri bana bununla ilgili yardım …

13 logistic  generalized-moments 

Varsayalım değişkeni ve bir ikili sonuç değişkeni . Bu ortak değişkenlerin bazıları kategorik olarak çok seviyelidir. Diğerleri süreklidir. "En iyi" modeli nasıl seçersiniz? Başka bir deyişle, hangi ortak değişkenlerin modele dahil edileceğini nasıl seçersiniz?x 1 , … , x n ynnnx1, … , Xnx1,…,xnx_1, \dots, x_nyyy Modelini misiniz kovaryatların her …

13 logistic  regression-strategies 

Bir sağlık sorunu tahmin etmek istiyorum. Sipariş edilen 3 sonuç kategorim var: 'normal', 'hafif' ve 'şiddetli'. Bunu iki tahmin değişkeninden, bir test sonucu (sürekli, aralıklı bir değişken) ve bu problemle birlikte aile öyküsünden (evet veya hayır) tahmin etmek istiyorum. Örneğimde olasılıklar% 55 (normal),% 35 (hafif) ve% 10 (şiddetli). Bu anlamda, …

13 logistic  ordered-logit 

Bu soru, bir lojistik modelin yeterince iyi olup olmadığına nasıl karar verileceğime dair gerçek karışıklığımdan kaynaklanıyor. Bağımlı bir değişken olarak oluşturulduktan iki yıl sonra bireysel projenin durumunu kullanan modellerim var. Sonuç başarılı (1) ya da değil (0). Çiftlerin oluşumu sırasında ölçülen bağımsız değişkenlerim var. Amacım, varsaydığım bir değişkenin çiftlerin başarısını …

13 r  logistic  goodness-of-fit  residuals 

Aşağıdaki lojistik regresyon çıktısı var: Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.5716 0.1734 3.297 0.000978 *** R1 -0.4662 0.2183 -2.136 0.032697 * R2 -0.5270 0.2590 -2.035 0.041898 * Bunu aşağıdaki şekilde bildirmek uygun mu? Beta katsayısı, Oran oranı, Z değeri, P değeri. Evetse, Oran oranını nasıl alabilirim?

13 logistic 

"Temel istatistik" kavramıyla ilgili bir sorum var. Bir öğrenci olarak bunu tamamen yanlış düşünüp düşünmediğimi ve neden öyleyse bilmek istiyorum: Diyelim ki "öfke yönetimi sorunları" arasındaki ilişkiye bakmaya çalışıyorum ve lojistik regresyonda boşanma (evet / hayır) diyorum ve iki farklı öfke yönetimi puanı kullanma seçeneğim var - her ikisi de …

13 regression  logistic 

SPSS'deki bir veri kümesine aşamalı bir lojistik regresyon uyguluyorum. Prosedürde, modelimi yaklaşık olarak rastgele bir alt kümeye uyduruyorum. Toplam numunenin% 60'ı, bu da yaklaşık 330 vakadır. İlginç bulduğum şey, verilerimi her yeniden örneklediğimde, son modele giren ve çıkan farklı değişkenler alıyorum. Son modelde her zaman birkaç belirleyici bulunur, ancak diğerleri …

13 logistic  spss  stepwise-regression 

Lojistik bir model kullanıyorum. Gerçek model veri kümesinin 100'den fazla değişkeni var, ancak yaklaşık 25 değişkenin bulunduğu bir test veri kümesi seçiyorum. Ondan önce 8-9 değişkenli bir veri kümesi de yaptım. AIC ve SC değerlerinin modeli karşılaştırmak için kullanılabileceği söylendi. Değişkenin düşük p değerleri olsa bile modelin daha yüksek SC …

13 model-selection  logistic  aic 

İçinde R, glmfonksiyonu kullanarak bir lojistik regresyon için giriş verilerini formatlamak için üç yöntem vardır : Veriler her gözlem için "ikili" bir formatta olabilir (örneğin her gözlem için y = 0 veya 1); Veriler, "Wilkinson-Rogers" formatında (örneğin y = cbind(success, failure)), her sıra bir tedaviyi temsil eder; veya Veriler her …

13 r  logistic  generalized-linear-model 

Cousera'nın DeepAI kursuna gidiyorum (Hafta3 video 1 "Sinir Ağlarına Genel Bakış") ve Andrew Ng, bir sinir ağındaki her katmanın nasıl başka bir lojistik regresyon olduğunu açıklıyor, ancak bir şeyi nasıl daha doğru hale getirdiğini açıklamıyor. Peki, 2 katmanlı bir ağda, lojistiği birçok kez hesaplamak onu nasıl daha doğru hale getirir?

13 logistic  neural-networks 

Model kullanarak ayar yapıyordum caret, ancak gbmpaketi kullanarak modeli yeniden çalıştırıyorum . Anladığım kadarıyla caretpaketin kullandığı gbmve çıktı aynı olmalı. Bununla birlikte, sadece hızlı bir test çalıştırması data(iris), değerlendirme metriği olarak RMSE ve R ^ 2 kullanılarak modelde yaklaşık% 5 tutarsızlık gösterir. Kısmi bağımlılık grafiklerini kullanmak için en iyi model …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

ÖNSÖZ: Bir kesme kullanmanın ya da kullanmamanın yararları ya da nasıl bir kesme seçmesi gerektiği umurumda değil. Benim sorum tamamen matematiksel ve meraktan kaynaklanıyor. Lojistik regresyon, A sınıfı ile B sınıfı arasındaki arka koşullu olasılığı modellemektedir ve posterior koşullu olasılıkların eşit olduğu bir hiper düzleme uymaktadır. Teorik olarak, 0.5 sınıflandırma …

13 logistic  predictive-models  unbalanced-classes 

Firth lojistik regresyonunu (lojistik regresyonda mükemmel / tam veya yarı-tam ayrımı ele alma yöntemi) anlamaya çalışıyorum, böylece basitleştirilmiş terimlerle başkalarına açıklayabilirim. Herkes Firth tahmininin MLE'de yaptığı değişikliğin açık bir açıklaması var mı? En iyi şekilde Firth (1993) 'i okudum ve puan fonksiyonuna bir düzeltme uygulandığını anlıyorum. Ben düzeltmenin kökeni ve …

13 logistic  maximum-likelihood  separation 

Şu anda Kruschke'nin mükemmel "Bayesian Veri Analizi Yapıyor" kitabını okuyorum. Bununla birlikte, hiyerarşik lojistik regresyon (Bölüm 20) bölümü biraz kafa karıştırıcıdır. Şekil 20.2, Bernoulli parametresinin bir sigmoid fonksiyon aracılığıyla dönüştürülen katsayılar üzerinde doğrusal bir fonksiyon olarak tanımlandığı hiyerarşik bir lojistik regresyonu tarif eder. Bu, çevrimiçi olarak diğer kaynaklarda da gördüğüm …

13 regression  bayesian  logistic  multilevel-analysis 

R kullanarak çoklu lojistik regresyon üzerinde çalışıyorum glm. Öngörücü değişkenleri sürekli ve kategoriktir. Model özetinin bir özeti aşağıdakileri gösterir: Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 2.451e+00 2.439e+00 1.005 0.3150 Age 5.747e-02 3.466e-02 1.658 0.0973 . BMI -7.750e-02 7.090e-02 -1.093 0.2743 ... --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ …

13 r  logistic  interpretation  p-value