Запитання з тегом «logistic»

У мене є двійкова змінна результат {0,1} і змінна прогноза {0,1}. Мої думки полягають у тому, що не має сенсу займатися логістикою, якщо я не включаю інші змінні та не підраховую коефіцієнт шансів. З одним двійковим предиктором, чи не обчислить вірогідність, достатня проти коефіцієнта шансів?

18 r  regression  probability  logistic  odds-ratio 

У мене є дані вина з тут , який складається з 11 числових незалежних змінних із залежною рейтинг , пов'язаної з кожним записом зі значеннями від 0 до 10. Це робить його відмінний набір дані , щоб використовувати регресійну модель для вивчення взаємозв'язку між змінними та асоційованим рейтинг. Однак чи …

18 r  regression  logistic  ordered-logit 

Чи існує припущення про змінну реакцій логістичної регресії? Наприклад, припустимо, що у нас є точок даних. Здається, відповідь надходить з розподілу Бернуллі з . Тому у нас повинно бути розподілів Бернуллі з різним параметром .Y i p i = logit ( β 0 + β 1 x i ) 1000 …

18 regression  logistic  assumptions  iid 

Я використовую науку Python для навчання та перевірки логістичної регресії. scikit-learn повертає коефіцієнти регресії незалежних змінних, але це не забезпечує стандартних помилок коефіцієнтів. Мені потрібні ці стандартні помилки для обчислення статистики Wald для кожного коефіцієнта і, в свою чергу, порівняння цих коефіцієнтів один з одним. Я знайшов один опис, як …

18 logistic  python  standard-error  regression-coefficients  scikit-learn 

Я розглядаю використання ласо як методу вибору функцій та підгонки прогнозної моделі з бінарною ціллю. Нижче наведено якийсь код, з яким я грав, щоб спробувати метод з регульованою логістичною регресією. Моє запитання: я отримую групу "значущих" змінних, але чи можу я класифікувати їх для оцінки відносної важливості кожної? Чи можна …

18 logistic  importance  glmnet 

Чи є у моделі logit розумніший спосіб визначити ефект незалежної порядкової змінної, ніж використовувати манекенні змінні для кожного рівня?

18 logistic  logit  ordinal-data 

Чи сила логістичної регресії та еквівалент t-тесту? Якщо це так, вони повинні бути "еквівалентом щільності даних", під яким я маю на увазі, що однакова кількість базових спостережень дає ту саму потужність за умови фіксованої альфа-0,05. Розглянемо два випадки: [Параметричний t-тест]: робиться 30 малюнків із біноміального спостереження та отримані значення усереднюються. …

18 logistic  t-test  power  power-analysis 

Я використовую модель logit. Моя залежна змінна - двійкова. Однак у мене є незалежна змінна , яка є категоричним і містить відповіді: 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. Отже, вона порядкова («кількісна категорія»). Я не впевнений, як впоратися з цим у моделі. Я використовую gretl. [Примітка від @ttnphns: …

18 regression  logistic  ordinal-data  predictor 

При множинній лінійній регресії можна виявити коефіцієнт за такою формулою. b=(X′X)−1(X′)Yb=(X′X)−1(X′)Yb = (X'X)^{-1}(X')Y beta = solve(t(X) %*% X) %*% (t(X) %*% Y) ; beta Наприклад: > y <- c(9.3, 4.8, 8.9, 6.5, 4.2, 6.2, 7.4, 6, 7.6, 6.1) > x0 <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1) > x1 <- c(100,50,100,100,50,80,75,65,90,90) > x2 <- c(4,3,4,2,2,2,3,4,3,2) …

18 logistic  regression-coefficients 

У мене є така функція ймовірності: Проблема = 11 + е- zПроб=11+е-z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} де z= В0+ В1Х1+ ⋯ + BнХн.z=Б0+Б1Х1+⋯+БнХн.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. Моя модель виглядає так Pr(Y=1)=11+exp(−[−3.92+0.014×(gender)])Pr(Y=1)=11+exp⁡(−[−3.92+0.014×(gender)])\Pr(Y=1) = \frac{1}{1 + \exp\left(-[-3.92 + 0.014\times(\text{gender})]\right)} Я розумію, що означає перехоплення (3,92), але зараз …

18 probability  logistic  logit 

У мене є числова змінна, яка виявляється несуттєвою в багатовимірній логістичній регресійній моделі. Однак, коли я класифікую його на групи, раптом він стає значущим. Для мене це дуже протиінтуїтивно: коли класифікуємо змінну, ми видаємо деяку інформацію. Як це може бути?

17 regression  logistic  statistical-significance  multivariate-analysis 

Я дізнався про модель пропорційної небезпеки Кокса. У мене є великий досвід фитинга моделі логістичної регресії, і так , щоб побудувати інтуїції я порівнюють моделі FIT , використовуючи coxphз R «виживання» з логістичної регресійної моделі FIT , використовуючи glmз family="binomial". Якщо я запускаю код: library(survival) s = Surv(time=lung$time, event=lung$status - …

17 r  logistic  survival  cox-model  power 

Я створив класифікатор логістичної регресії, який є дуже точним для моїх даних. Тепер я хочу краще зрозуміти, чому це так добре працює. Зокрема, я хотів би оцінити, які функції роблять найбільший внесок (які функції є найважливішими) і, в ідеалі, кількісно оцінити, наскільки кожна функція сприяє точності загальної моделі (або чогось …

17 machine-learning  logistic  feature-selection  importance 

Це моє перше повідомлення в StackExchange, але я використовую його як ресурс досить довгий час, я зроблю все можливе, щоб використовувати відповідний формат і внести відповідні зміни. Також це багатозначне питання. Я не був впевнений, чи варто розділити це питання на кілька різних постів або лише на одну. Оскільки всі …

17 r  logistic  model-selection  regression-strategies 

Я просто читав про міру відхилення для логістичної регресії. Однак частина, яку називають насиченою моделлю, мені незрозуміла. Я здійснив обширний пошук в Google, але жоден з результатів не відповів на моє запитання. Поки я з'ясував, що насичена модель має параметр для кожного спостереження, що як наслідок призводить до ідеального прилягання. …

17 logistic  deviance