«logistic» etiketlenmiş sorular

Sadece lojistik gerilemenin sapma ölçüsünü okudum. Ancak, doymuş model adı verilen kısım benim için net değil. Kapsamlı bir Google araması yaptım ancak sonuçların hiçbiri sorumu yanıtlamadı. Şimdiye kadar, doymuş bir modelin her gözlem için bir parametre olduğunu ve bunun sonucunda mükemmel bir uyumla sonuçlandığını öğrendim. Bu benim için açık. Ancak: …

17 logistic  deviance 

Lojistik ve lineer regresyonda atlanan değişken önyargı hakkında bir sorum var. Diyelim ki bazı değişkenleri doğrusal regresyon modelinden çıkarıyorum. Atlanan değişkenlerin modelime dahil ettiğim değişkenlerle ilgisiz olduğunu varsayalım. Bu atlanan değişkenler, modelimdeki katsayıları etkilemez. Ancak lojistik regresyonda bunun doğru olmadığını öğrendim. Atlanan değişkenler, dahil edilen değişkenlerle katsayıları saptırır; atlanan değişkenler, …

17 regression  logistic  least-squares  bias 

Bu sıralı lojistik regresyon R: koştu: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) Modelin bu özetini aldım: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg -0.2335 0.06855 -3.406 Intercepts: Value Std. Error t value 1|2 -6.4706 1.6443 -3.9352 …

17 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

Her biri yaklaşık 400 ve yaklaşık 300 tahmin ediciye sahip iki grup denek var, A ve B. Amacım ikili yanıt değişkeni için bir tahmin modeli oluşturmak. Müşterim, A'dan B'ye inşa edilen modeli uygulamanın sonucunu görmek istiyor. güç ve hassasiyet --- bakınız sayfa 90, Harici Doğrulama: Sahip olduğum veri türünün toplanmasının …

17 pca  logistic  predictive-models  robust 

Bazı lojistik regresyonlarla çalışıyoruz ve ortalama tahmini olasılığın her zaman örnekteki orana eşit olduğunu fark ettik; yani, takılan değerlerin ortalaması numunenin ortalamasına eşittir. Bu gösteriyi bulabileceğim biri bana nedenini açıklayabilir veya referans verebilir mi?

17 regression  logistic  modeling  generalized-linear-model  maximum-likelihood 

Bir modelim var (literatürden). Ayrıca tahmin değişkenleri için ham verilerim var. Olasılıkları elde etmek için kullanmam gereken denklem nedir? Temel olarak, olasılıkları elde etmek için ham verileri ve katsayıları nasıl birleştiririm?

17 regression  logistic 

Bu soruyu doğru şekilde sorabileceğimi umuyorum. Tek tek oynatma verilerine erişimim var, bu yüzden en iyi yaklaşım ve verileri düzgün bir şekilde oluşturmak daha önemli. Yapmak istediğim şey, yönetmelikte kalan puan ve süre göz önüne alındığında bir NHL oyunu kazanma olasılığını hesaplamak. Lojistik bir gerileme kullanabileceğimi düşünüyorum, ancak veri kümesinin …

17 time-series  probability  logistic 

Bir güven düzeyini denetimli öğrenme olasılığına göre kalibre etmek için (örneğin, bir SVM'den veya aşırı örneklenmiş veriler kullanarak bir karar ağacından güveni haritalamak için) bir yöntem Platt'ın Ölçeklendirmesini kullanmaktır (örn. Kalibre Edilmiş Olasılıkları Artırmaktan Almak ). Temel olarak haritalamak için lojistik regresyon kullanılır [−∞;∞][−∞;∞][-\infty;\infty] ila [0;1][0;1][0;1] . Bağımlı değişken gerçek …

17 logistic  cross-validation  calibration 

Temel Veriler : Değerlendirmelerle işaretlenmiş ~ 1.000 kişi var: '1,' [iyi] '2,' [orta] veya '3' [kötü] - bunlar gelecekte insanlar için tahmin etmeye çalıştığım değerler . Buna ek olarak, bazı demografik bilgilerim var: cinsiyet (kategorik: E / K), yaş (sayısal: 17-80) ve ırk (kategorik: siyah / beyaz / latino). Başlıca …

17 r  regression  logistic  missing-data  ordered-logit 

Bir grup insan bir soruyu cevaplar. Cevap "evet" veya "hayır" olabilir. Araştırmacı, yaşın cevap türü ile ilişkili olup olmadığını bilmek istiyor. İlişki, yaşın açıklayıcı değişken olduğu ve cevap tipinin (evet, hayır) bağımlı değişken olduğu lojistik regresyon yapılarak değerlendirildi. Sırasıyla, "evet" ve "hayır" yanıtını veren grupların ortalama yaşlarını hesaplayarak ve ortalamaları …

17 regression  logistic  t-test 

Çalışmamda iş yükünü çeşitli ölçümlerle ölçeceğim. Kalp atış hızı değişkenliği (HRV), elektrodinamik aktivite (EDA) ve subjektif skala (IWS) ile. Normalleştirmeden sonra IWS'nin üç değeri vardır: İş yükü normalden düşük İş yükü ortalama İş yükü normalden yüksek. Fizyolojik önlemlerin öznel iş yükünü ne kadar iyi tahmin edebileceğini görmek istiyorum. Bu nedenle …

17 r  logistic  lme4-nlme  ordered-logit  polr 

Bir oyuncak veri kümesi üzerinde ikili sınıflandırma yapmak için kare kaybı kullanmaya çalışıyorum. mtcarsVeri seti kullanıyorum , iletim tipini tahmin etmek için galon başına mil ve ağırlık kullanıyorum. Aşağıdaki grafik, farklı renkteki iki tür iletim tipi verisini ve farklı kayıp fonksiyonu tarafından oluşturulan karar sınırını göstermektedir. Kare kayıp burada temel …

16 r  machine-learning  logistic  optimization  loss-functions 

Standart Pearson Kalıntılarının geleneksel olasılıklarla elde edildiğini biliyorum: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} ve Sapma Kalıntıları daha istatistiksel bir yolla elde edilir (her noktanın olasılığa katkısı): di=si−2[yilogπi^+(1−yi)log(1−πi)]−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√di=si−2[yilog⁡πi^+(1−yi)log⁡(1−πi)] d_i = s_i \sqrt{-2[y_i \log \hat{\pi_i} + (1 - y_i)\log(1-\pi_i)]} burada ise 1 = 1 = ise = -1 = 0.sisis_iyiyiy_isisis_iyiyiy_i Bana, sezgisel olarak, …

16 regression  logistic  generalized-linear-model  residuals  deviance 

Anladığım kadarıyla, lojistik sigmoid aktivasyon fonksiyonuna sahip bir algılayıcı / tek katmanlı yapay sinir ağı, lojistik regresyon ile aynı modeldir. Her iki model de denklem tarafından verilir: F( x ) = 11 - e- βXF(x)=11-e-βXF(x) = \frac{1}{1-e^{-\beta X}} Algılayıcı öğrenme algoritması çevrimiçi ve hataya dayalıdır, oysa lojistik regresyon parametreleri degrade …

16 logistic  communication 

Lojistik Regresyonda, doğrudan OLS regresyonunda olduğu gibi çoklu doğrusallık konusunda endişelenmeye ihtiyaç var mı? Örneğin, çoklu doğrusallığın bulunduğu lojistik regresyon ile, Beta katsayılarından çıkarım konusunda dikkatli olmanız gerekir (OLS regresyonunda olduğu gibi)? OLS regresyonu için yüksek çoklu bağlantıya yönelik bir "düzeltme" sırt regresyonudur, lojistik regresyon için böyle bir şey var …

16 regression  logistic  multicollinearity