«logit» etiketlenmiş sorular

Probit ve logit gibi ikili modellerde ofsetin nasıl çalıştığının bir türevi var mı? Benim sorunumda, takip penceresinin uzunluğu değişebilir. Hastaların tedavi olarak profilaktik bir atış yaptığını varsayalım. Atış farklı zamanlarda gerçekleşir, bu nedenle sonuç herhangi bir alevlenmenin olup olmadığının ikili bir göstergesi ise , bazı kişilerin semptomları göstermek için daha …

12 logit  probit  logarithm  offset 

Lineer ve kuadratik terim içeren bir Lojistik Regresyon sadece ben varsa doğrusal katsayısı β1β1\beta_1 ve kuadratik katsayısı β2β2\beta_2 , diyebilirim ki orada en olasılık dönüm noktası −β1/(2β2)−β1/(2β2)-\beta_1 / (2\beta_2) ?

12 interpretation  logit  polynomial 

Önceki bir yazıda EQ-5D puanlarıyla nasıl başa çıkacağımı merak ettim . Son zamanlarda sınırlı sonuçlarla başa çıkmak için zarif bir yol sunan Bottai ve McKeown tarafından önerilen lojistik kantil regresyon üzerine tökezledim . Formül basit: l o gben t ( y) = l o g( y- ym i nym bir …

12 r  logistic  data-visualization  logit  quantile-regression 

Düzenli bir logit regresyonu yapmaya çalışıyorum. Modeli böyle çalıştırıyorum (sadece piyasadaki firma sayısını gelir ve nüfus ölçütlerinden tahmin eden aptal küçük bir model). Benim sorum tahminlerle ilgili. nfirm.opr<-polr(y~pop0+inc0, Hess = TRUE) pr_out<-predict(nfirm.opr) Tahmin çalıştırdığımda (tahmin edilen y'yi almak için kullanmaya çalışıyorum), çıktılar 0, 3 veya 27'dir, bu da hiçbir şekilde …

12 r  econometrics  logit  ordered-logit 

Probit ve Logit modelinin marjinal etkisinin layman terimleriyle nasıl hesaplanacağını herkes açıklayabilir mi? İstatistiklerde yeniyim ve bu iki model hakkında kafam karıştı.

12 logistic  interpretation  logit  probit 

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 

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 

2x2 ve Ix2 olasılık tablolarında lojistik regresyon kullanımını anlamaya çalışıyorum. Örneğin, bunu örnek olarak kullanmak Ki-kare testi kullanma ile lojistik regresyon kullanma arasındaki fark nedir? Birden fazla nominal faktöre (Ix2 tablosu) sahip bir tablo şöyle: Burada benzer bir soru var - ama cevap esas olarak ki-kare mxn tablolarını işleyebiliyor, ancak …

10 logistic  chi-squared  logit  contingency-tables 

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