Запитання з тегом «logistic»

У мене є питання про опущені змінні зміщення в логістичній та лінійній регресії. Скажімо, я опускаю деякі змінні з лінійної регресійної моделі. Прикиньте, що ці опущені змінні не співвідносяться зі змінними, які я включив у свою модель. Ці опущені змінні не зміщують коефіцієнтів у моїй моделі. Але в рамках логістичної …

17 regression  logistic  least-squares  bias 

Я провів цю порядкову логістичну регресію в R: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) Я отримав цей підсумок моделі: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg -0.2335 0.06855 -3.406 Intercepts: Value Std. Error t value 1|2 …

17 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

У мене є дві групи досліджуваних, A і B, кожна з розмірами приблизно 400 і приблизно 300 прогнозів. Моя мета - побудувати модель передбачення для бінарної змінної відповіді. Мій клієнт хоче побачити результат застосування моделі, побудованої з А на Б. потужність та точність --- див. стор. 90, Зовнішня перевірка. Я …

17 pca  logistic  predictive-models  robust 

Ми працюємо з деякими логістичними регресіями, і ми зрозуміли, що середня оцінена ймовірність завжди дорівнює частці одиниць у вибірці; тобто середнє значення пристосованих значень дорівнює середньому зразка. Хтось може мені пояснити причину чи дати мені посилання, де я можу знайти цю демонстрацію?

17 regression  logistic  modeling  generalized-linear-model  maximum-likelihood 

У мене встановлена ​​модель (з літератури). У мене також є вихідні дані для прогнозних змінних. Яке рівняння я повинен використовувати для отримання ймовірностей? В основному, як я поєдную необроблені дані та коефіцієнти для отримання ймовірностей?

17 regression  logistic 

Я сподіваюся, що зможу задати це питання правильним способом. У мене є доступ до даних відтворення, тому це більше питання з найкращим підходом та правильним конструюванням даних. Що я хочу зробити, це підрахувати ймовірність виграти гру в НХЛ, враховуючи рахунок та час, що залишився в регулюванні. Я думаю, я міг …

17 time-series  probability  logistic 

Для того, щоб відкалібрувати рівень довіри до ймовірності в контрольованому навчанні (скажімо, зіставити довіру з SVM або дерева рішень за допомогою проб даних), одним із методів є використання масштабування Платта (наприклад, отримання каліброваних ймовірностей з підвищення рівня ). В основному використовується логістична регресія для відображення на . Залежна змінна є …

17 logistic  cross-validation  calibration 

Базові дані : У мене є близько 1000 осіб, позначених оцінками: '1,' [добре] '2,' [середній] або '3' [погано] - це значення, які я намагаюся передбачити для людей у ​​майбутньому . На додаток до цього, у мене є деяка демографічна інформація: стать (категоричний: M / F), вік (числовий: 17-80) та расовий …

17 r  regression  logistic  missing-data  ordered-logit 

Група людей відповідає на одне запитання. Відповідь може бути "так" або "ні". Дослідник хоче знати, чи пов’язаний вік з типом відповіді. Асоціацію оцінювали шляхом логістичної регресії, де вік є пояснювальною змінною, а тип відповіді (так, ні) - залежною змінною. Окремо це було розглянуто шляхом обчислення середнього віку груп, які відповіли …

17 regression  logistic  t-test 

У своєму дослідженні я буду вимірювати навантаження на роботу за допомогою декількох показників. З мінливістю частоти серцевих скорочень (ВСР), електродермальною активністю (ЕДА) та з суб'єктивною шкалою (ІРС). Після нормалізації IWS має три значення: Навантаженість нижче норми Навантаженість середня Навантаженість вище норми. Хочу побачити, наскільки добре фізіологічні заходи можуть передбачити суб'єктивне …

17 r  logistic  lme4-nlme  ordered-logit  polr 

Питання Я намагаюся зрозуміти, як прогноз зберігається в інтервалі [0,1][0,1][0,1] коли робимо бінарну класифікацію з підвищенням градієнта. Припустимо, що ми працюємо над проблемою бінарної класифікації, і наша цільова функція - втрата журналу, −∑yilog(Hm(xi))+(1−yi)log(1−Hm(xi))−∑yilog⁡(Hm(xi))+(1−yi)log⁡(1−Hm(xi))-\sum y_i \log(H_m(x_i)) + (1-y_i) \log(1-H_m(x_i)) , де yyy - цільова змінна ∈{0,1}∈{0,1}\in \{0,1\} а HHH - наша …

17 logistic  classification  boosting 

Я намагаюся використовувати збиток у квадраті, щоб зробити бінарну класифікацію набору даних про іграшки. Я використовую mtcarsнабір даних, використовуйте милю на галон і вагу для прогнозування типу передачі. На графіку нижче показані два типи даних передачі різних кольорів та межа прийняття рішення, породжена різними функціями втрат. Збиток у квадраті - …

16 r  machine-learning  logistic  optimization  loss-functions 

Я знаю, що стандартизовані залишки Пірсона отримуються традиційним імовірнісним способом: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} і залишки відхилення отримують більш статистичним способом (внесок кожної точки у ймовірність): di=si−2[yilogπi^+(1−yi)log(1−πi)]−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√di=si−2[yilog⁡πi^+(1−yi)log⁡(1−πi)] d_i = s_i \sqrt{-2[y_i \log \hat{\pi_i} + (1 - y_i)\log(1-\pi_i)]} де = 1, якщо y i = 1 і s i = -1, …

16 regression  logistic  generalized-linear-model  residuals  deviance 

Як я розумію, перцептрон / одношарова штучна нейронна мережа з функцією логістичної сигмоїдної активації є тією ж моделлю, що і логістична регресія. Обидві моделі задані рівнянням: F(x)=11−e−βXF(x)=11−e−βXF(x) = \frac{1}{1-e^{-\beta X}} Алгоритм навчання персептрон в Інтернеті та керований помилками, тоді як параметри логістичної регресії можна дізнатися, використовуючи різні алгоритми пакетної роботи, …

16 logistic  communication 

У логістичній регресії, чи потрібно так сильно піклуватися про мультиколінеарність, як ви б в прямому регресії OLS? Наприклад, з логістичною регресією, де існує мультиколінеарність, вам потрібно бути обережними (як у регресії OLS) з прийняттям висновку з коефіцієнтами бета-версії? Для регресії OLS одним із "фіксів" до високої мультиколінеарності є регрес хребта, …

16 regression  logistic  multicollinearity