Запитання з тегом «logistic»

У мене є GLMM форми: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Під час використання drop1(model, test="Chi")я отримую інші результати, ніж якщо я використовую Anova(model, type="III")з автомобільного пакета або summary(model). Ці два останні дають однакові відповіді. Використовуючи купу сфабрикованих даних, я виявив, що …

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 

Як я розумію, показник бета-експоненції від логістичної регресії є коефіцієнтом шансів цієї змінної для залежної змінної, що цікавить. Однак значення не відповідає розрахованому вручну коефіцієнту шансів. Моя модель передбачає затримку (міру недоїдання), використовуючи, серед інших показників, страхування. // Odds ratio from LR, being done in stata logit stunting insurance age …

10 regression  logistic  interpretation  odds-ratio 

Я намагаюся придумати найкращий спосіб передбачити суму платежу для колекторського агентства. Залежна змінна значення є ненульовою лише тоді, коли здійснено платіж. Зрозуміло, що існує велика кількість нулів, оскільки більшість людей не можуть бути досягнуті або не можуть повернути борг. Існує також дуже сильна негативна кореляція між сумою боргу та ймовірністю …

10 regression  predictive-models  logistic 

Я отримав модель логістичної регресії для багатокласових, яку задає P(Y=j|X(i))=exp(θTjX(i))1+∑km=1exp(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)})} де k - кількість класів тета - параметр, який слід оцінювати j - j-й клас Xi - дані навчання Ну одне, чого я не отримав - це те, як частина знаменника нормалізувала модель. Я маю …

10 logistic  multinomial 

Які належні припущення щодо багаточленної логістичної регресії? І які найкращі тести для задоволення цих припущень за допомогою SPSS 18?

10 logistic  spss  assumptions  multinomial  multinomial-logit 

Я намагаюся визначити, чи спрацюють прості ймовірності для моєї проблеми чи буде краще використовувати (і дізнатися про них) більш складні методи, такі як логістична регресія. Змінна відповіді в цій проблемі - це двійкова відповідь (0, 1). У мене є ряд змінних прогнозів, які всі категоричні і не упорядковані. Я намагаюся …

10 r  probability  logistic 

Чи є якісь припущення щодо помилок для логістичної регресії, такі як постійна дисперсія термінів помилки та нормальність залишків? Також зазвичай, якщо у вас є точки, відстань Кука яких перевищує 4 / n, ви видаляєте їх? Якщо ви все-таки видалите їх, як ви можете зрозуміти, чи краще модель із вилученими точками?

10 regression  logistic  residuals  diagnostic  cooks-distance 

Я моделюю деякі дані, де я думаю, що у мене є два перехрещені випадкові ефекти. Але набір даних не збалансований, і я не впевнений, що потрібно зробити для його врахування. Мої дані - це сукупність подій. Подія відбувається, коли клієнт зустрічається з провайдером для виконання завдання, яке є успішним чи …

10 r  mixed-model  random-effects-model  logistic 

Я будую модель схильності, використовуючи логістичну регресію для утилітного клієнта. Мене хвилює те, що із загальної вибірки моїх «поганих» рахунків лише 5%, а решта - всі хороші. Я передбачу «поганий». Чи буде результат упередженим? Що є оптимальним "погана до хорошої пропорції", щоб створити хорошу модель?

10 logistic  modeling 

Нещодавно я використовував Платт-масштабування SVM-виходів для оцінки ймовірностей подій за замовчуванням. Більше прямих альтернатив, здається, "логістична регресія ядра" (KLR) та пов'язана з цим "Імпортна векторна машина". Хто-небудь може сказати, який метод ядра, що дає ймовірні результати, є сучасним рівнем? Чи існує R-реалізація KLR? Велике спасибі за вашу допомогу!

10 logistic  svm  kernel-trick 

Мені доводиться робити бінарну логістичну регресію з безліччю незалежних змінних. Більшість з них є бінарними, але деякі категоричні змінні мають більше двох рівнів. Який найкращий спосіб боротися з такими змінними? Наприклад, для змінної з трьома можливими значеннями я припускаю, що потрібно створити дві фіктивні змінні. Тоді, в процесі поетапної регресії, …

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

Мене бентежать заяви на веб-сторінці UCLA про регрес логістики змішаних ефектів. Вони показують таблицю коефіцієнтів фіксованих ефектів від пристосування такої моделі, і перший абзац, наведений нижче, здається, інтерпретує коефіцієнти точно як звичайна логістична регресія. Але тоді, коли вони говорять про коефіцієнти шансів, вони кажуть, що ви повинні інтерпретувати їх умовно …

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

Я переглядав документацію sklearn, але не можу зрозуміти мету цих функцій в контексті логістичної регресії. Бо decision_functionвін говорить, що його відстань між гіперпланом і тестовим екземпляром. чим корисна ця конкретна інформація? і як це стосується predictта predict-probaметодів?

10 regression  logistic  prediction  scikit-learn  decision 

Я знайшов цю публікацію: Так. Коефіцієнт відображає зміну коефіцієнтів журналу для кожного приросту зміни порядкового предиктора. Ця (дуже поширена) специфікація моделі передбачає, що предиктор має лінійний вплив на всі його кроки. Щоб перевірити припущення, ви можете порівняти модель, в якій ви використовуєте порядкову змінну як єдиний предиктор, та ту, в …

10 regression  logistic  references  ordinal-data 

У логістичній регресії коефіцієнт шансів 2 означає, що подія в 2 рази більш вірогідна, якщо врахувати прогноз на один одиницю. У регресії Кокса коефіцієнт небезпеки 2 означає, що подія відбуватиметься вдвічі частіше в кожний момент часу, враховуючи прогнозування на один одиницю. Це практично не те саме? У чому ж тоді …

10 logistic  cox-model  odds-ratio  hazard