Запитання з тегом «logistic»

Я хотів би зрозуміти пару фактів щодо максимальної оцінки ймовірності (MLE) для логістичних регресій. Чи правда, що загалом MLE для логістичної регресії є упередженим? Я б сказав «так». Я знаю, наприклад, що розмір вибірки пов'язаний з асимптотичним зміщенням MLE. Чи знаєте ви якісь елементарні приклади цього явища? Якщо MLE упереджений, …

10 logistic  maximum-likelihood  unbiased-estimator  bias 

Я маю бінарну логістичну регресійну модель з DV (хвороба: так / ні) та 5 предикторів (демографічні показники [вік, стать, куріння тютюну (так / ні)]], медичний індекс (порядковий) та одне випадкове лікування [так / ні " ]). Я також моделював усі умови двосторонньої взаємодії. Основні змінні зосереджені і немає ознак мультиколінеарності …

10 regression  logistic  multiple-regression  bootstrap 

Я намагаюся вписати в R дискретний час модель, але не знаю, як це зробити. Я читав, що ви можете організувати залежну змінну в різні рядки, по одній для кожного часу спостереження, і використовувати glmфункцію за допомогою посилання logit або cloglog. У цьому сенсі, у мене є три колонки: ID, Event(1 …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Це має підійти --- прогнозування речей, які застрягли між 0 і 1. У своїй серії я підозрюю авторегресійний компонент, а також компонент, що повертає середнє значення, тому я хочу щось, що я можу інтерпретувати як ARIMA ---, але я не хочу, щоб він в майбутньому збивався до 1000% . Ви …

10 time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression 

Коефіцієнт ймовірності (він же відхилення) статистика та тест на непридатність (або на придатність) є досить простим для отримання логістичної моделі регресії (підходящої за допомогою функції) в Р. Однак це може бути легко кількість підрахунків клітинок закінчується досить низькою, що тест є ненадійним. Один із способів перевірити надійність тесту на коефіцієнт …

10 r  chi-squared  logistic  generalized-linear-model  goodness-of-fit 

Це лише приклад, на який я зустрічався кілька разів, тому у мене немає даних про вибірку. Запуск лінійної регресійної моделі в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1є суцільною змінною. x2категоричний і має три значення, наприклад "Низький", "Середній" та "Високий". Однак вихід, отриманий R, був би на кшталт: …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Я використовую 2 різновиди логістичної регресії - один - простий тип, для двійкової класифікації, а другий - порядковий логістичний регрес. Для обчислення точності першого я використовував перехресну перевірку, де я обчислював AUC для кожної складки і ніж обчислював середнє AUC. Як я можу це зробити для звичайної логістичної регресії? Я …

10 logistic  cross-validation  roc  auc  ordered-logit 

Хтось може детально пояснити: Що означає відхилення зараження? Як це можна використовувати для підвищення точності моєї моделі? У мене є ідея відхилити зараження в застосуванні до кредитних карт, але бореться з думкою про її використання, щоб підвищити точність моєї моделі.

10 logistic 

У мене є набір даних, який запитує людей, чи були вони в певних місцях (наприклад, A, B, C, D), і вони можуть зробити більше, ніж один вибір, тоді зразок беруть з носа, щоб побачити, чи заражені вони якимись захворювання. Мені потрібно з’ясувати відносний ризик заразитися за те, що хтось їде …

10 logistic 

Я намагаюся інтерпретувати такий тип логістичної моделі: mdl <- glm(c(suc,fail) ~ fac1 + fac2, data=df, family=binomial) Чи є результат predict(mdl)очікуваних шансів на успіх для кожної точки даних? Чи існує простий спосіб підрахунку шансів для кожного факторного рівня моделі, а не всіх точок даних?

10 r  logistic  generalized-linear-model 

Тож я читав деякі книги (або їх частини) про моделювання (Ф. Гаррелл «Стратегії моделювання регресії» серед інших), оскільки зараз у мене ситуація полягає в тому, що мені потрібно зробити логістичну модель, засновану на даних бінарних відповідей. У моєму наборі даних є як безперервні, категоричні, так і двійкові дані (предиктори). В …

9 logistic  predictive-models  feature-selection  regression-strategies 

У наукових документах про калібрування ймовірностей вони порівнюють логістичну регресію з іншими методами та зазначають, що випадковий ліс менш калібрований, ніж логістична регресія. Чому логістична регресія добре відкалібрована? Як можна зруйнувати калібрування логістичної регресії (не те, що хотілося б - просто як вправу)?

9 regression  logistic  calibration 

Чи має у формі стандартна назва? Наприклад, - це лінійна функція.ех/ (1+ех)ех/(1+ех)e^x/(1+e^x)у= a + b xу=а+бхy = a + bx

9 logistic  neural-networks  deep-learning  terminology 

За допомогою регресії OLS, застосованої для безперервної реакції, можна скласти рівняння множинної регресії шляхом послідовно запущених регресій залишків на кожному коваріаті. Моє запитання: чи існує спосіб це зробити за допомогою логістичної регресії через залишки логістичної регресії ? Тобто, якщо я хочу оцінити використовуючи стандартний узагальнений підхід лінійного моделювання, чи є …

9 regression  logistic  residuals 

Розглянемо сюжет нижче, в якому я моделював дані наступним чином. Ми дивимось на двійковий результат для якого справжня ймовірність дорівнює 1 позначена чорною лінією. Функціональний взаємозв'язок між коваріатним і p (y_ {obs} = 1 | x) - поліном 3-го порядку з логістичним зв’язком (тому він є нелінійним у подвійному напрямку).уo …

9 regression  logistic  bayesian  confidence-interval  credible-interval