«logistic» etiketlenmiş sorular

Değişkenlerimi iki ayrı (tek değişkenli) lojistik regresyon modelinde analiz ettiğimde aşağıdakileri alıyorum: Predictor 1: B= 1.049, SE=.352, Exp(B)=2.85, 95% CI=(1.43, 5.69), p=.003 Constant: B=-0.434, SE=.217, Exp(B)=0.65, p=.046 Predictor 2: B= 1.379, SE=.386, Exp(B)=3.97, 95% CI=(1.86, 8.47), p<.001 Constant: B=-0.447, SE=.205, Exp(B)=0.64, p=.029 ama bunları tek bir çoklu lojistik regresyon modeline …

11 logistic  statistical-significance  multiple-regression 

Altı farklı kesitsel veri kümesine uygulanacak bir logit modeli geliştirdim. Ne ortaya çıkarmak için çalışıyorum, farklı zamanlarda ve zaman içinde diğer açıklamalar için kontrol bağımsız değişken (IV) bağımlı değişken (DV) üzerinde önemli bir etkisi değişiklikler olup olmadığıdır. Sorularım: IV ve DV arasındaki ilişkide artmış / azalmış boyutu nasıl değerlendirebilirim? Modeller …

11 logistic  spss 

İşte yapmak istediğim şey, ama predictmlogit için bir yöntem yok gibi görünüyor . Herhangi bir fikir? library(mlogit) data("Fishing", package = "mlogit") Fish <- mlogit.data(Fishing, varying = c(2:9), shape = "wide", choice = "mode") Fish_fit<-Fish[-1,] Fish_test<-Fish[1,] m <- mlogit(mode ~price+ catch | income, data = Fish_fit) predict(m,newdata=Fish_test)

11 r  logistic  logit  multinomial 

Bir denek kohortunun ameliyat sırasında ölçülen tek bir sürekli değişkene sahip olacağı ve daha sonra iki yıl sonra fonksiyonel sonuç veya bozulmuş sonuç olarak sınıflandırılacak bir çalışma için gereken örneklem büyüklüğü nasıl hesaplanır. Bu ölçümün kötü sonucu tahmin edip edemeyeceğini görmek istiyoruz. Bir noktada, sürekli değişkente, bozulmuş sonucun olasılığını azaltmak …

11 logistic  sample-size 

2 x 2 x 6 tabloda çapraz sınıflandırılmış verilerim var. Let boyutlarını diyoruz response, Ave B. Model ile verilere lojistik regresyon uyduruyorum response ~ A * B. Bu modelin sapma analizi, hem terimlerin hem de etkileşimlerinin önemli olduğunu söylüyor. Bununla birlikte, verilerin oranlarına bakıldığında, Bbu önemli etkilerden sadece 2 veya …

11 categorical-data  logistic  multiple-comparisons  chi-squared 

SVM anlayışım bunun bir lojistik regresyona (LR) çok benzediğidir, yani bir sınıfa ait olma olasılığını elde etmek için sigmoid fonksiyona ağırlıklı bir özellik toplamı geçirilir, ancak çapraz entropi (lojistik) kaybı yerine fonksiyonu, eğitim menteşe kaybı kullanılarak gerçekleştirilir. Menteşe kaybını kullanmanın yararı, çekirdeği daha verimli hale getirmek için çeşitli sayısal numaralar …

11 machine-learning  logistic  svm 

mgcvİçin paket Rtensör ürün etkileşimleri uydurma için iki işlevi vardır: te()ve ti(). İkisi arasındaki temel işbölümünü anlıyorum (doğrusal olmayan bir etkileşime uymak ve bu etkileşimi ana etkilere ve etkileşime ayırmak). Anlamadığım şey neden te(x1, x2)ve ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(biraz) farklı sonuçlar üretebilir. MWE (uyarlanmıştır ?ti): require(mgcv) test1 <- …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

RKullanarak lojistik regresyon eğitebilirim glm(y ~ x, family=binomial(logit))) ancak, IIUC, bu günlük olasılığını optimize eder. Modeli doğrusal ( ) kayıp fonksiyonunu kullanarak eğitmenin bir yolu var mı (bu durumda toplam varyasyon mesafesi ile aynıdır )?L1L1L_1 Yani, sayısal bir vektör ve bir bit (mantıksal) vektör verildiğinde , monotonik (aslında artan) bir …

11 logistic 

Lojistik regresyonda sürekli değişkenler için olasılık oranlarını yorumlamak hakkında birkaç sorum vardı. Bunların lojistik regresyon hakkında (ve muhtemelen genel olarak regresyon hakkında) temel sorular olduğunu hissediyorum ve cevapları bilmediğim için biraz utanmama rağmen, gururumu yutacağım ve onlara soracağım. gelecek! İşte benim durumum ... Denetimli serbestliğin bir parçası olarak, denetimli serbestliklerinin …

11 regression  logistic 

1000 pozitif ile 100.000 gözlemim (9 kukla gösterge değişkeni) var. Bu durumda Lojistik Regresyon iyi çalışmalıdır, ancak kesim olasılığı beni şaşırtıyor. Ortak literatürde, 1 ve 0'ları tahmin etmek için% 50 kesme seçiyoruz. Modelim ~% 1 maksimum değer verdiğinden bunu yapamam. Yani bir eşik 0,007'de veya onun etrafında bir yerde olabilir. …

11 regression  logistic  classification  generalized-linear-model  roc 

Genelleştirilmiş, Doğrusal ve Karışık Modellerden bir örnek üretiyorum . MWE'm aşağıda: Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates, NoPositive) fm1 <- glm(formula=NoPositive/NoofPlates~log(Dilution), family=binomial("logit"), data=Data) summary(object=fm1) …

11 r  logistic  generalized-linear-model  likelihood-ratio  z-test 

Büyük anket verilerim, ikili sonuç değişkenim ve ikili ve sürekli dahil birçok açıklayıcı değişkenim var. Model setleri (hem GLM hem de karma GLM ile deneme) yapıyorum ve üst modeli seçmek için bilgi teorik yaklaşımları kullanıyorum. Korelasyon için açıklayıcıları (hem sürekli hem de kategorik) dikkatle inceledim ve sadece 0.3 veya daha …

11 regression  logistic  data-transformation  skewness 

Lojistik regresyon modeline sahip bazı özelliklere dayanarak öğrencilerin başarı veya başarısızlıklarını tahmin etmeye çalışıyorum. Modelin performansını artırmak için, öğrencileri bariz farklılıklara dayanarak farklı gruplara ayırmayı ve her grup için ayrı modeller oluşturmayı düşündüm. Ancak bu grupları sınavla tanımlamanın zor olabileceğini düşünüyorum, bu yüzden öğrencileri özellikleri üzerinde kümelenerek ayırmayı düşündüm. Bu, …

11 clustering  data-mining  logistic 

Lojistik regresyon, bir olayın log olasılıklarını bazı öngörücüler olarak modeller. Yani, p (bir sonuç) olasılığı olan log (p / (1-p)). Bu nedenle, bazı değişkenler (x) için ham lojistik regresyon katsayılarının yorumlanması log olasılık ölçeğinde olmalıdır. Diğer bir deyişle, x = 5 katsayısı, x karşılık gelen 1 birim değişikliğin, sonucun ortaya …

10 regression  logistic  logit 

[Benzer bir soru sorulmuştur burada cevapsız] L1 regülasyonlu (Kement lojistik regresyonu) bir lojistik regresyon modeline uydum ve takılan katsayıları önem açısından test etmek ve p değerlerini almak istiyorum. Wald'ın testlerinin (örneğin), bireysel katsayıların önemini düzenli olarak tam regresyonda test etmek için bir seçenek olduğunu biliyorum, ancak Kement ile olağan Wald …

10 logistic  statistical-significance  regression-coefficients  lasso