Запитання з тегом «logistic»

Я хотів би зрозуміти, як генерувати інтервали прогнозування для логістичних регресійних оцінок. Мені порадили дотримуватися процедур у моделюванні бінарних даних Коллета, 2-е видання, с.98-99. Після впровадження цієї процедури та порівняння її з R predict.glm, я фактично думаю, що ця книга показує процедуру обчислення довірчих інтервалів , а не інтервалів прогнозування. …

20 r  regression  confidence-interval  logistic  prediction-interval 

Я завжди розглядав логістичну регресію як просто особливий випадок біноміальної регресії, де функцією зв'язку є логістична функція (замість, скажімо, пробіт-функції). Однак, якщо я прочитав відповіді на інше запитання , то, схоже, я може бути переплутаний, і між логістичною регресією та біноміальною регресією є логічна ланка. Яка різниця?

20 regression  logistic  binomial 

Я запустив багаточленну модель Logit у JMP і отримав результати, які включали AIC, а також значення c-квадрата p для кожної оцінки параметрів. Модель має один категоричний результат та 7 категоричних пояснювальних варіантів. Потім я підходив до того, що, як я думав, створив би ту саму модель в R, використовуючи multinomфункцію …

20 r  logistic  multinomial  logit  jmp 

Точність визначається як: p = true positives / (true positives + false positives) Чи правильно, що як true positivesі false positivesпідхід 0, точність наближається до 1? Те саме запитання для відкликання: r = true positives / (true positives + false negatives) Зараз я впроваджую статистичний тест, де мені потрібно обчислити …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Гаразд, я маю логістичну регресію і використовував predict()функцію для розробки кривої ймовірності на основі моїх оцінок. ## LOGIT MODEL: library(car) mod1 = glm(factor(won) ~ as.numeric(bid), data=mydat, family=binomial(link="logit")) ## PROBABILITY CURVE: all.x <- expand.grid(won=unique(won), bid=unique(bid)) y.hat.new <- predict(mod1, newdata=all.x, type="response") plot(bid<-000:1000,predict(mod1,newdata=data.frame(bid<-c(000:1000)),type="response"), lwd=5, col="blue", type="l") Це чудово, але мені цікаво будувати довірчі …

20 r  logistic  confidence-interval 

Припустимо, я хочу побудувати модель, щоб передбачити якесь співвідношення чи відсоток. Наприклад, скажімо, я хочу передбачити кількість хлопців проти дівчат, які будуть відвідувати вечірку, і особливості вечірки, яку я можу використовувати в моделі, такі речі, як кількість реклами для вечірки, розмір місця проведення, чи є буде будь-який алкоголь на вечірці …

20 regression  logistic 

Мені важко намагатися зрозуміти використання логістичної регресії в роботі. Доступний тут документ використовує логістичну регресію для прогнозування ймовірності ускладнень під час операції на катаракті. Мене бентежить те, що в роботі представлена ​​модель, яка призначає коефіцієнт шансів 1 до базової лінії, описану так: Пацієнт, чий профіль ризику знаходився в референтній групі …

20 logistic  odds-ratio 

У CrossValidated є кілька запитань щодо того, коли і як застосувати виправлення зміщення рідкісних подій Кінгом і Дзенгом (2001) . Я шукаю щось інше: мінімальна демонстрація на основі симуляції того, що упередженість існує. Зокрема, Кінг і Дзенг "... у даних про рідкісні події ухили до ймовірностей можуть мати істотне значення …

19 r  logistic  simulation  bias  rare-events 

Я перевіряю реалізацію логістичної регресії звідси . Після того, як я прочитав цю статтю, здається, що важливою частиною є пошук найкращих коефіцієнтів для визначення сигмоподібної функції. Тож мені просто цікаво, чому цей метод називається "Логістична регресія". Це пов’язано з логарифмічною функцією? Можливо, мені потрібна інформація про історичну інформацію, щоб краще …

19 regression  machine-learning  logistic 

У мене виникають проблеми з інтерпретацією значень z для категоричних змінних в логістичній регресії. У наведеному нижче прикладі я маю категоричну змінну з 3 класами, і відповідно до значення z, CLASS2 може бути релевантним, а інші - ні. Але тепер що це означає? Що я міг би об'єднати інші класи …

19 r  logistic  categorical-data  feature-selection  categorical-encoding 

Якщо я правильно зрозумів, в алгоритмі машинного навчання модель має вчитися на своєму досвіді, тобто коли модель дає неправильний прогноз для нових випадків, вона повинна адаптуватися до нових спостережень, і з часом модель стає все кращою . Я не бачу, щоб логістична регресія мала цю характеристику. То чому це все …

19 machine-learning  logistic  random-forest 

У мене є порядкова змінна залежність, легкість, яка коливається від 1 (не просто) до 5 (дуже просто). Збільшення значень незалежних факторів пов'язане з підвищенням рейтингової легкості. Дві мої незалежні змінні ( condAі condB) є категоричними, кожна з яких має 2 рівні, а 2 ( abilityA, abilityB) - безперервні. Я використовую …

19 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

Я будую прогностичну модель, яка прогнозує ймовірність успіху студента в кінці курсу. Мене конкретно цікавить, чи успіх студента чи невдача, коли успіх зазвичай визначається як закінчення курсу та досягнення 70% або більше балів із загальної кількості балів. Коли я розгортаю модель, оцінку ймовірності успіху потрібно оновлювати протягом часу, оскільки з'являється …

19 time-series  machine-learning  logistic 

Чому використання методу Ньютона для оптимізації логістичної регресії називають ітераційними перезваженими найменшими квадратами? Мені це здається незрозумілим, оскільки логістичні втрати та найменші втрати квадратів - це абсолютно різні речі.

19 logistic  generalized-linear-model  optimization  irls  fisher-scoring 

Я намагаюся зрозуміти, як логістична регресія використовує біноміальний розподіл. Скажімо, я вивчаю успіх гнізд у птахів. Ймовірність успішного гніздування становить 0,6. Використовуючи біноміальний розподіл, я можу обчислити ймовірність r успіхів, отриманих n випробувань (кількість вивчених гнізд). Але як використовується біноміальний розподіл у контексті моделювання? Скажімо, я хочу знати, як середньодобова …

19 logistic  binomial