«probit» etiketlenmiş sorular

Arasındaki fark nedir Logit ve Probit model ? Ne zaman lojistik regresyonun ne zaman kullanılacağını ve ne zaman Probit'in kullanılacağını bilmekle ilgileniyorum. R kullanarak tanımlayan herhangi bir literatür varsa , bu da yardımcı olacaktır.

299 r  generalized-linear-model  logistic  probit  link-function 

Sorunumu bir örnekle açıklayacağım. Bazı nitelikler verilen bir bireyin gelirini tahmin etmek istediğinizi varsayalım: {Yaş, Cinsiyet, Ülke, Bölge, Şehir}. Bunun gibi bir eğitim veri setine sahipsiniz train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Kısa versiyon: Lojistik regresyon ve probit regresyonunun, gözlemden önce bir miktar sabit eşiğe göre ayrıklaştırılan sürekli bir gizli değişken içerdiği şeklinde yorumlanabileceğini biliyoruz. Poisson regresyonu için benzer bir latent değişken yorumu mevcut mu? İkiden fazla farklı sonuç olduğunda Binom regresyonuna (logit veya probit gibi) ne dersiniz? En genel düzeyde, herhangi …

21 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  probit  latent-variable 

Gözlemsel verilerle nedensellik çıkarmak için araçsal değişken analizi kullanmaya çalışıyorum. Araştırmamdaki endojenite sorununu ele alacak iki aşamalı en küçük kareler (2SLS) regresyonu ile karşılaştım. Ancak, ilk aşama OLS ve ikinci aşama 2SLS içinde probit olmak istiyorum. Okuma ve araştırmama dayanarak, araştırmacıların 2SLS veya birinci aşama probit ve ikinci aşama OLS …

15 stata  probit  instrumental-variables  2sls 

Logit veya probit modelinde seçilen katsayıların eşzamanlı eşitliği nasıl test edilir? Standart yaklaşım nedir ve en son teknoloji yaklaşımı nedir?

14 hypothesis-testing  logit  probit 

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 

Bana, ilk aşamanın bir probit ve ikinci aşamanın bir OLS olduğu iki aşamalı bir IV regresyonu yürütmenin mümkün olduğu söylendi. İlk aşama bir probit ise, ikinci aşama bir probit / poisson modeli ise 2SLS kullanmak mümkün müdür?

12 binary-data  instrumental-variables  probit  2sls 

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 

Bir probit modeline uyması için aşağıdaki R kodunu kullandım: p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') Ben yok ne olduğunu bilmek istiyorum stepwiseve backward/forwardtam olarak ne yapacağını ve nasıl değişkenleri seçmek?

11 r  probit  stepwise-regression 

Bu nedenle, y∗1y1∗y_1^* gizli gözlemlenmemiş değişken olduğu ve in gözlendiği ikili bir modelim var . belirler ve böylece benim alettir. Kısacası model. Hata terimleri bağımsız olmadığından, y1∈{0,1}y1∈{0,1}y_1 \in \{0,1\}y2y2y_2y1y1y_1z2z2z_2y∗1y2y1===δ1z1+α1y2+u1δ21z1+δ22z2+v2=zδ+v21[y∗>0]y1∗=δ1z1+α1y2+u1y2=δ21z1+δ22z2+v2=zδ+v2y1=1[y∗>0]\begin{eqnarray} y_1^*&=& \delta_1 z_1 + \alpha_1 y_2 + u_1 \\ y_2 &=& \delta_{21} z_1 + \delta_{22}z_2 + v_2 = \textbf{z}\delta + v_2 …

10 maximum-likelihood  econometrics  probit 

2SLS tahmincisinin ikili endojen değişkenle bile hala tutarlı olduğunu okudum ( http://www.stata.com/statalist/archive/2004-07/msg00699.html ). İlk aşamada, doğrusal model yerine probit tedavi modeli çalıştırılacaktır. 2. aşama bir probit veya logit modeli olsa bile 2SLS'nin hala tutarlı olduğunu gösteren herhangi bir resmi kanıt var mı? Ayrıca sonuç da ikili olursa ne olur? İkili …

10 probit  instrumental-variables  endogeneity 

Basit bir örnek uğruna iki doğrusal regresyon modeli olduğunu varsayalım. Model 1 sahiptir üç belirleyicileri x1a, x2bvex2c Model 2, model 1'den üç öngörücüye ve iki ek öngörücüye sahiptir x2avex2b Kitle varyansı olduğu açıklanmıştır nüfus regresyon denklemi vardır Model 1 için ve Model 2 için artan varyans nüfus içinde Model 2 …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

Örnekler: İş tanımında bir cümle var: "İngiltere'de Java kıdemli mühendisi". Derin bir öğrenme modelini 2 kategori olarak tahmin etmek istiyorum: English ve IT jobs. Geleneksel sınıflandırma modeli kullanırsam, sadece softmaxson katmanda işlevli 1 etiket tahmin edebilir . Bu nedenle, her iki kategoride "Evet" / "Hayır" ı tahmin etmek için 2 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

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