«logistic» etiketlenmiş sorular

Lojistik regresyon sırasında muazzam katsayılar alıyorum, aşağıdaki katsayılara bakın krajULKV: > summary(m5) Call: glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + rok:obdobi:kraj, family = "quasibinomial") Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.7796 -1.0958 -0.3101 1.0034 2.8370 …

9 regression  logistic  generalized-linear-model  separation 

Sonuçların kesinlikle 0, 1 değil, daha ziyade 0'dan 1'e kadar tüm gerçek sayılar aralığında olduğu bir regresyon problemim var .Y= [ 0 , 0.12 , 0.31 , . . . , 1 ]Y=[0,0.12,0.31,...,1]Y = [ 0, 0.12, 0.31, ..., 1 ] Bu sorun zaten bu tartışıldı iplik Sorum biraz farklı …

9 regression  logistic 

Sürekli verilerde, doğrusal bir regresyon hata teriminin dağıtıldığını N (0, ) varsayar.Y=β1+β2X2+ uY=β1+β2X2+uY=\beta_1+\beta_2X_2+uσ2σ2\sigma^2 1) Var'ın (Y | x) aynı şekilde ~ N (0, σ2σ2\sigma^2 ) olduğunu düşünüyor muyuz ? 2) Lojistik regresyonda bu hata dağılımı nedir? Veriler, vaka başına 1 kayıt biçiminde olduğunda, "Y" 1 veya 0 olduğunda, dağıtılan Bernoulli …

9 logistic  generalized-linear-model 

Diyelim ki 4 olası olayın sıklık örneğine sahibim: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 ve olaylarımın gerçekleşmesi için beklenen olasılıklarım var: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dört olayın gözlemlenen frekanslarının toplamı ile (18) Olayların beklenen frekanslarını hesaplayabilir …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Lojistik regresyonda model seçimi ve model performansı hakkında bir sorum var. Üç farklı hipoteze dayanan üç modelim var. İlk iki modelin (z ve x adını verelim) her modelde sadece bir açıklayıcı değişken vardır ve üçüncüsü (w adını verelim) daha karmaşıktır. W modeli için değişken seçimi için AIC ve sonra bağımlı …

9 logistic  model-selection  cross-validation 

Bu makaleden aşağıdaki greftler alınmıştır . Ben bootstrap için acemi ve R bootpaket ile doğrusal karışık model için parametrik, yarı parametrik ve parametrik olmayan bootstrapping bootstrapping uygulamaya çalışıyorum . R Kodu İşte benim Rkod: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

A. Agresti (2007), Kategorik Veri Analizine Giriş , 2. okuyorum . ve bu paragrafı (s.106, 4.2.1) doğru bir şekilde anladığımdan emin değilim (kolay olsa da): Önceki bölümde horlama ve kalp hastalığı ile ilgili Tablo 3.1'de, her gece 30'u kalp hastalığı olan 254 kişi horlama bildirmiştir. Veri dosyası ikili verileri gruplandırdıysa, …

9 r  generalized-linear-model  logistic 

Bradley – Terry – Luce (BTL) modeli, ; burada , j nesnesinin "daha iyi" olduğuna karar verme olasılığıdır , ağır, vs, nesneden daha ı ve \ delta_i ve \ delta_j parametrelerdir.pj ben= l o gbent- 1(δj-δben)pjben=lÖgbent-1(δj-δben)p_{ji} = logit^{-1}(\delta_j - \delta_i)pben jpbenjp_{ij}jjjbenbeniδbenδben\delta_iδjδj\delta_j Bu, glm fonksiyonu için bir aday gibi görünüyor, aile …

9 r  logistic  categorical-data  paired-data  bradley-terry-model 

Diyelim ki bir sınıflandırma problemi için birkaç satırım var: X1, . . .XN-, YX1,...XN,YX_1, ... X_N, Y Nerede X1, . . . ,XN-X1,...,XNX_1, ..., X_N özellikler / öngörücüler ve YYY satırın özellik kombinasyonunun ait olduğu sınıftır. Birçok özellik kombinasyonu ve sınıfları bir sınıflandırıcı sığdırmak için kullandığım veri kümesinde tekrarlanır. Ben …

9 machine-learning  classification  data-mining  logistic  stratification 

Birkaç lojistik regresyon sorununa bakıyorum. ("normal" ve "koşullu"). İdeal olarak, giriş vakalarının her birini ağırlıklandırmak istiyorum, böylece glm daha yüksek ağırlıklı vakaları muhtemelen daha düşük ağırlıklı vakaları yanlış sınıflandırma pahasına doğru tahmin etmeye odaklanacaktır. Elbette bu daha önce yapıldı. Herkes beni ilgili bazı literatüre yönlendirebilir mi (Veya muhtemelen değiştirilmiş bir …

9 logistic 

Lojistik regresyon bağlamında özellik seçimi için permütasyon analizi konusunda kafam karıştı. Rastgele permütasyon testinin net bir açıklamasını verebilir misiniz ve özellik seçimi için nasıl uygulanır? Muhtemelen tam algoritma ve örneklerle. Son olarak, Kement veya LAR gibi diğer büzülme yöntemleriyle nasıl karşılaştırılır?

9 regression  logistic  feature-selection  permutation-test  shrinkage 

Lojistik Regresyon kullanarak Diyabet Tahminini modelleniyorum. Kullanılan veri kümesi Hastalık Kontrol Merkezi'nin (CDC) Davranışsal Risk Faktörü Gözetim Sistemi'dir (BRFSS ). Bağımsız değişkenlerden biri de Yüksek Tansiyon. Aşağıdaki seviyelerde kategoriktir: 'Evet', 'Hayır', 'Bilmiyorum / Reddedildi'. Modeli oluştururken 'Bilmiyorum / Reddedildi' satırlarını kaldırmalı mıyım? Bu satırları modelden korumak veya kaldırmak için ne …

9 logistic  missing-data 

Verilerime iki genelleştirilmiş tahmin denklemi (GEE) modeli taktım: 1) Model 1: Sonuç uzunlamasına Evet / Hayır değişken (A) (yıl 1,2,3,4,5) uzunlamasına sürekli öngörücü (B) 1,2,3,4,5 yıldır. 2) Model 2: Sonuç aynı uzunlamasına Evet / Hayır değişkeni (A), ancak şimdi tahmin edicim 1. yıl değerine sabitlenmiş yani zamanla değişmez (B) olmaya …

9 logistic  gee 

Veri setim, toplam organizma ölümünü veya bir organizmanın kıyı, orta kanal ve açık deniz olmak üzere üç yer tipinde hayatta kalmasını içeriyor. Aşağıdaki tablodaki sayılar site sayısını temsil eder. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 % 100 mortalitenin meydana geldiği site sayısının site …

9 logistic  multiple-comparisons  chi-squared  r  text-mining  clustering  classification  feature-selection  unsupervised-learning  time-series  references  mode  hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap  normal-distribution  order-statistics  correlation  statistical-significance  spss  bayesian  beta-binomial 

R'de lojistik regresyona alternatifler hakkında yeni bir soru , randomForest, gbm, rpart, bayesglm ve genelleştirilmiş katkı modelleri de dahil olmak üzere çeşitli cevaplar verdi. Bu yöntemler ile lojistik regresyon arasındaki pratik ve yorum farklılıkları nelerdir? Lojistik regresyona göre ne gibi varsayımlar yapıyorlar (ya da yapmıyorlar)? Hipotez testi için uygun mu? …

9 r  hypothesis-testing  logistic  random-forest