Запитання з тегом «logit»

Я поясню свою проблему на прикладі. Припустимо, ви хочете передбачити дохід фізичної особи за деякими ознаками: {Вік, стать, країна, регіон, місто}. У вас такий навчальний набір даних train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

У мене є модель logit, яка придумує число від 0 до 1 для багатьох випадків, але як ми можемо інтерпретувати це? Давайте візьмемо справу з logit 0,20 Чи можемо ми стверджувати, що існує 20% ймовірність того, що випадок належить до групи B проти групи A? це правильний спосіб інтерпретації значення …

26 regression  logistic  logit 

Яка різниця між логістичною та логітною регресією? Я розумію, що вони схожі (чи навіть те саме), але чи могла б хтось пояснити різницю між цими двома? Є один про шанси?

21 regression  logistic  terminology  logit  odds 

Чи може хтось надати чіткий перелік відмінностей між лінійно-лінійною регресією та логістичною регресією? Я розумію, що перша - це проста модель лінійної регресії, але мені не ясно, коли кожну з них слід використовувати.

21 regression  logistic  logit  log-linear 

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 

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

18 logistic  logit  ordinal-data 

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 

Можна виконати логіт-регресію в R, використовуючи такий код: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 Схоже, алгоритм оптимізації зблизився - є інформація про номер кроків алгоритму оцінки рибалки: Call: glm(formula = cbind(Menarche, Total - Menarche) ~ Age, …

17 r  generalized-linear-model  optimization  algorithms  logit 

Припустимо, у нас є порядковий відповідь і набір змінних X : = [ x 1 , x 2 , x 3 ], які, на нашу думку, пояснять y . Потім робимо впорядковану логістичну регресію X (матриця проектування) на y (відповідь).y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:\{\text{Bad, Neutral, Good}\} \rightarrow \{1,2,3\}X:=[x1,x2,x3]X:=[x1,x2,x3]X:=[x_1,x_2,x_3]yyyXXXyyy Припустимо , …

17 logit  odds-ratio  ordered-logit 

Я використовую біноміальну логістичну регресію, щоб визначити, has_xчи has_yвпливає або впливає ймовірність того, що користувач щось натисне. Моя модель така: fit = glm(formula = has_clicked ~ has_x + has_y, data=df, family = binomial()) Це вихід з моєї моделі: Call: glm(formula = has_clicked ~ has_x + has_y, family = binomial(), data …

15 regression  logistic  standard-error  logit 

Як перевірити одночасність рівності обраних коефіцієнтів у моделі logit або probit? Що таке стандартний підхід і який сучасний підхід?

14 hypothesis-testing  logit  probit 

Нещодавно мене зацікавило впровадження бета-регресійної моделі, для результатів якої пропорція. Зауважимо, що цей результат не впишеться у двочленний контекст, оскільки в цьому контексті немає змістовної концепції дискретного "успіху". Насправді результат насправді є часткою тривалості; чисельник - це кількість секунд, коли певна умова активна за загальну кількість секунд, протягом яких умова …

14 logit  beta-regression 

Я налаштовував модель за допомогою caret, але потім повторно запустив модель за допомогою gbmпакета. Наскільки я розумію, що caretпакет використовує gbmі вихід повинен бути однаковим. Однак, лише швидкий тестовий пробіг із застосуванням data(iris)показує невідповідність моделі приблизно 5%, використовуючи RMSE і R ^ 2 в якості метрики оцінювання. Я хочу знайти …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

Я хотів би провести порядкову логістичну регресію в Python - для змінної відповіді з трьома рівнями та з кількома пояснювальними факторами. statsmodelsПакет підтримує двійковий логит і модель полиномиального логіт (MNLogit), але не впорядковану логит. Оскільки основна математика не така вже й інша, мені цікаво, чи можна її легко реалізувати, використовуючи …

12 categorical-data  python  logit  ordered-logit  statsmodels