«logistic» etiketlenmiş sorular

Formun bir GLMM var: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kullandığımda , araç paketinden veya drop1(model, test="Chi")kullandığımdan farklı sonuçlar alıyorum . Bu son ikisi aynı cevapları verir.Anova(model, type="III")summary(model) Bir grup uydurma veri kullanarak, bu iki yöntemin normalde farklı olmadığını gördüm. Dengeli doğrusal …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Anladığım kadarıyla, lojistik regresyondaki üssel beta değeri, söz konusu değişkenin ilgili bağımlı değişken için olasılık oranıdır. Ancak, değer manuel olarak hesaplanan olasılık oranıyla eşleşmiyor. Modelim, diğer göstergelerin yanı sıra sigortayı kullanarak bodurluğu (yetersiz beslenmenin bir ölçüsü) tahmin ediyor. // Odds ratio from LR, being done in stata logit stunting insurance …

10 regression  logistic  interpretation  odds-ratio 

Bir tahsilat ajansı için ödeme tutarını tahmin etmenin en iyi yolunu bulmaya çalışıyorum. Bağımlı değişken yalnızca bir ödeme yapıldığında sıfır değildir. Anlaşılır şekilde, çok sayıda sıfır var, çünkü çoğu insana ulaşılamıyor veya borcu geri ödeyemiyor. Ayrıca borç tutarı ile ödeme yapma olasılığı arasında çok güçlü bir negatif korelasyon vardır. Tipik …

10 regression  predictive-models  logistic 

Tarafından verilen çoklu sınıf için lojistik regresyon modelini aldım P( Y= j | X( i )) = exp( θTjX( i ))1 + ∑km = 1tecrübe( θTmX( i ))P(Y=j|X(i))=exp⁡(θjTX(i))1+∑m=1kexp⁡(θmTX(i)) P(Y=j|X^{(i)}) = \frac{\exp(\theta_j^TX^{(i)})}{1+ \sum_{m=1}^{k}\exp(\theta_m^T X^{(i)})} burada k sınıf sayısı theta'nın tahmin edilecek parametredir j jth sınıfıdır Xi eğitim verileri Alamadım bir şey, …

10 logistic  multinomial 

Multinomial Lojistik Regresyonun doğru varsayımları nelerdir? Ve bu varsayımları SPSS 18 kullanarak karşılamak için en iyi testler nelerdir?

10 logistic  spss  assumptions  multinomial  multinomial-logit 

Basit olasılıkların sorunum için işe yarayıp yaramayacağını ya da lojistik regresyon gibi daha sofistike yöntemleri kullanmanın (ve öğrenmenin) daha iyi olup olmayacağını belirlemeye çalışıyorum. Bu problemdeki yanıt değişkeni bir ikili yanıttır (0, 1). Tüm kategorik ve sırasız birçok öngörücü değişkenim var. Hangi belirteç değişkenlerinin kombinasyonlarının 1'lerin en yüksek oranını verdiğini …

10 r  probability  logistic 

Lojistik regresyon hatalarına ilişkin hata terimlerinin sürekli değişimi ve artıkların normalliği gibi belirli varsayımlar var mı? Ayrıca tipik olarak Cook mesafesi 4 / n'den daha büyük olan noktalarınız olduğunda bunları kaldırır mısınız? Onları kaldırırsanız, çıkarılan noktalara sahip modelin daha iyi olup olmadığını nasıl anlarsınız?

10 regression  logistic  residuals  diagnostic  cooks-distance 

İki çapraz rastgele efektim olduğunu düşündüğüm bazı verileri modelliyorum. Ancak veri kümesi dengeli değil ve bunu hesaba katmak için ne yapılması gerektiğinden emin değilim. Verilerim bir dizi etkinliktir. Bir istemci, bir görevi yerine getirmek için başarılı olan veya olmayan bir sağlayıcıyla buluştuğunda bir olay oluşur. Binlerce müşteri ve sağlayıcı vardır …

10 r  mixed-model  random-effects-model  logistic 

Ben bir yardımcı istemci için lojistik regresyon kullanarak bir eğilim modeli inşa ediyorum. Benim endişem, toplam örneklemden 'kötü' hesaplarımın sadece% 5 olması ve geri kalanının iyi olması. 'Kötü' tahmin ediyorum. Sonuç kesilecek mi? İyi bir model oluşturmak için en uygun 'kötü ila iyi oran' nedir?

10 logistic  modeling 

Son zamanlarda varsayılan olayların olasılıklarını tahmin etmek için Platt'ın SVM çıktılarını ölçeklemesini kullandım. Daha doğrudan alternatifler "Çekirdek lojistik Regresyonu" (KLR) ve ilgili "İthalat Vektör Makinesi" gibi görünmektedir. Olasılık çıktıları veren hangi çekirdek yönteminin şu anda en son teknoloji olduğunu söyleyen var mı? KLR'nin R uygulaması var mı? Yardımın için çok …

10 logistic  svm  kernel-trick 

Bir çok bağımsız değişkenle ikili lojistik regresyon yapmak zorundayım. Bunların çoğu ikili, ancak kategorik değişkenlerin birkaçı ikiden fazla seviyeye sahip. Bu değişkenlerle baş etmenin en iyi yolu nedir? Örneğin, üç olası değere sahip bir değişken için, iki yapay değişkenin oluşturulması gerektiğini düşünüyorum. Sonra, adım adım regresyon prosedüründe, kukla değişkenlerin her …

10 logistic  categorical-data  spss  ordinal-data  categorical-encoding 

Bir UCLA web sayfasında karışık etkiler lojistik regresyonu ile ilgili ifadelerle kafam karıştı . Böyle bir modele uymaktan kaynaklanan sabit etki katsayıları tablosunu gösterirler ve aşağıdaki ilk paragraf, katsayıları tam olarak normal bir lojistik regresyon gibi yorumlamaktadır. Ama sonra olasılık oranları hakkında konuştuklarında, onları rastgele etkiler üzerinde koşullu olarak yorumlamanız …

10 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  random-effects-model 

Sklearn belgelerinden geçiyorum ama lojistik regresyon bağlamında bu işlevlerin amacını anlayamıyorum. Çünkü decision_functionhiper düzlem ve test örneği arasındaki mesafe olduğunu söylüyor. bu belirli bilgiler nasıl faydalıdır? ve bunun yöntem predictve predict-probayöntemler ile ilişkisi nedir?

10 regression  logistic  prediction  scikit-learn  decision 

Bu gönderiyi buldum: Evet. Katsayı, sıra tahmininde her değişiklik artışı için günlük oranlarındaki değişikliği yansıtır. Bu (çok yaygın) model spesifikasyonu, öngörücünün artışları boyunca doğrusal bir etkiye sahip olduğunu varsayar. Varsayımı test etmek için, sıralı değişkeni tek bir yordayıcı olarak kullandığınız bir modeli, yanıtları ayrıklaştırdığınız ve bunları birden çok yordayıcı olarak …

10 regression  logistic  references  ordinal-data 

Lojistik regresyonda, 2 oran oranı, öngörücüde bir birimlik artış göz önüne alındığında olayın 2 kat daha muhtemel olduğu anlamına gelir. Cox regresyonunda, 2'lik bir tehlike oranı, öngörücüde bir birim artış göz önüne alındığında olayın her zaman noktasında iki kat daha sık olacağı anlamına gelir. Bunlar pratik olarak aynı şey değil …

10 logistic  cox-model  odds-ratio  hazard