Запитання з тегом «logistic»

Я отримую величезні коефіцієнти під час логістичної регресії, дивіться коефіцієнти з krajULKV: > summary(m5) Call: glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + rok:obdobi:kraj, family = "quasibinomial") Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.7796 -1.0958 -0.3101 …

9 regression  logistic  generalized-linear-model  separation 

У мене є проблема регресії, коли результати не строго 0, 1, а скоріше в діапазоні всіх реальних чисел від 0 до 1, включаючи .Y= [ 0 , 0.12 , 0.31 , . . . , 1 ]Y=[0,0,12,0,31,...,1]Y = [ 0, 0.12, 0.31, ..., 1 ] Ця проблема вже обговорювалася в …

9 regression  logistic 

При безперервних даних лінійна регресія передбачає, що термін помилки розподіляється N (0, )Y=β1+β2Х2+ уY=β1+β2X2+uY=\beta_1+\beta_2X_2+uσ2σ2\sigma^2 1) Чи вважаємо ми, що Var (Y | x) аналогічно ~ N (0, )?σ2σ2\sigma^2 2) Що таке розподіл помилок при логістичній регресії? Коли дані є у формі 1 запису на випадок, де "Y" дорівнює 1 або …

9 logistic  generalized-linear-model 

Припустимо, у мене є один зразок частоти 4 можливих подій: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 і я маю очікувані ймовірності моїх подій: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 За допомогою суми спостережуваних частот моїх чотирьох подій (18) …

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 

У мене є питання щодо вибору моделі та продуктивності моделі при логістичній регресії. У мене є три моделі, які базуються на трьох різних гіпотезах. Перші дві моделі (дозволяють назвати їх z і x) мають лише одну пояснювальну змінну в кожній моделі, а третя (дає назву w) є більш складною. Я …

9 logistic  model-selection  cross-validation 

Наступні трансплантати взяті з цієї статті . Я новачок у завантажувальній програмі та намагаюся реалізувати параметричне, напівпараметричне та непараметричне завантажувальне завантаження для лінійної змішаної моделі з R bootпакетом. R код Ось мій Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn …

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 

Я читаю A. Agresti (2007), Вступ до категоричного аналізу даних , 2-е. видання, і я не впевнений, чи правильно я розумію цей параграф (с.106, 4.2.1) (хоча це має бути легко): У таблиці 3.1 про хропіння та захворювання серця в попередній главі 254 суб'єкти повідомляли про хропіння щовечора, з них 30 …

9 r  generalized-linear-model  logistic 

Модель Бредлі – Террі – Люсі (BTL) зазначає, що , де - ймовірність того, що об'єкт вважається "кращим", важчі тощо, ніж об'єкт , і , і - параметри.pj i= л о гiт- 1(δj-δi)pji=логiт-1(δj-δi)p_{ji} = logit^{-1}(\delta_j - \delta_i)pi jpijp_{ij}jjjiiiδiδi\delta_iδjδj\delta_j Це, здається, є кандидатом на функцію glm, з сімейством = двочлен. Однак …

9 r  logistic  categorical-data  paired-data  bradley-terry-model 

Скажімо, у мене є ряд рядків для проблеми класифікації: Х1, . . .ХN, YХ1,...ХN,YX_1, ... X_N, Y Де Х1, . . . ,ХNХ1,...,ХNX_1, ..., X_N є ознаками / провісниками та YYY - клас, до якого належить поєднання функцій рядка. Багато комбінацій функцій та їх класи повторюються в наборі даних, який …

9 machine-learning  classification  data-mining  logistic  stratification 

Я переглядаю кілька питань логістичної регресії. ("регулярні" та "умовні"). В ідеалі я хотів би зважити кожен із вхідних випадків, щоб GLM зосередив увагу на правильному прогнозуванні випадків з більш зваженою вартістю за рахунок можливого неправильного класифікації нижньозважених випадків. Звичайно, це було зроблено і раніше. Хтось може вказати мені на якусь …

9 logistic 

Мене бентежить аналіз перестановки для вибору особливостей у контексті логістичної регресії. Чи можете ви надати чітке пояснення тесту випадкової перестановки та як це застосовується до вибору функцій? Можливо, з точним алгоритмом та прикладами. Нарешті, як воно порівнюється з іншими методами усадки, такими як Лассо або ЛАР?

9 regression  logistic  feature-selection  permutation-test  shrinkage 

Я моделюю прогноз діабету за допомогою логістичної регресії. Використовуваний набір даних - це система спостереження за поведінковим фактором ризику (BRFSS) Центру контролю захворювань (CDC). Однією з незалежних змінних є високий кров'яний тиск. Він категоричний з такими рівнями "Так", "Ні", "Не знаю / відмовляюся". Чи слід видаляти ці рядки за допомогою …

9 logistic  missing-data 

До моїх даних я встановив дві узагальнені моделі оцінювання рівняння (GEE): 1) Модель 1: Результат є поздовжньою змінною Так / Ні (A) (рік 1,2,3,4,5) з поздовжнім безперервним прогноктором (B) на роки 1,2,3,4,5. 2) Модель 2: Результат такий самий поздовжньої змінної Так / Ні (A), але тепер, коли мій прогноктор зафіксовано …

9 logistic  gee 

Мій набір даних складається із загальної смертності чи виживання організму на трьох типах ділянок, прибережних, середніх каналів та офшорних. Цифри в таблиці нижче представляють кількість сайтів. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Мені хотілося б дізнатися, чи кількість сайтів, де 100% смертність сталася, …

9 logistic  multiple-comparisons  chi-squared  r  text-mining  clustering  classification  feature-selection  unsupervised-learning  time-series  references  mode  hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap  normal-distribution  order-statistics  correlation  statistical-significance  spss  bayesian  beta-binomial 

Нещодавнє запитання щодо альтернатив логістичній регресії в R дало різноманітні відповіді, включаючи випадкові моделіForest, gbm, rpart, bayesglm та узагальнені моделі добавок. Які практичні та інтерпретаційні відмінності між цими методами та логістичною регресією? Які припущення вони роблять (або не роблять) щодо логістичної регресії? Чи підходять для тестування гіпотези? І т.д.

9 r  hypothesis-testing  logistic  random-forest