Запитання з тегом «ordered-logit»

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 

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 

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 

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 

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 

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 

Перестановочні тести (також називаються тестом рандомизації, тестом на повторну рандомізацію або точним тестом) дуже корисні і корисні, коли припущення про нормальний розподіл, необхідне, наприклад, t-testне виконується, і при перетворенні значень за ранжуванням непараметричний тест, як-от Mann-Whitney-U-test, призведе до втрати більше інформації. Однак одне і єдине припущення не слід оминути увагою …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 7 місяців тому . Під час перевірки припущення паралельної регресії в порядковій логістичній регресії я вважаю, що існує кілька підходів. Я використав як графічний підхід (як …

14 r  regression  ordinal-data  ordered-logit 

Я хочу передбачити проблеми зі здоров’ям. У мене є 3 категорії результатів, які впорядковані: "нормальний", "легкий" та "важкий". Я хочу передбачити це з двох змінних прогнозів, результату тесту (безперервне, інтервальне коваріат) та сімейної історії з цією проблемою (так чи ні). У моїй вибірці ймовірність становить 55% (нормальна), 35% (легка) та …

13 logistic  ordered-logit 

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 

Я намагаюся зрозуміти перехресну валідацію для порядкової логістичної регресії. Мета гри - перевірити модель, яка використовується в аналізі ... Спочатку будую набір даних про іграшки: set.seed(1) N <- 10000 # predictors x1 <- runif(N) x2 <- runif(N) x3 <- runif(N) # coeffs in the model a <- c(-2,-1) x <- …

12 regression  cross-validation  ordered-logit  rms 

Я шукаю програму (в R або SAS або окрему, якщо безкоштовна або низька вартість), яка зробить аналіз потужності для порядкової логістичної регресії.

12 logistic  power-analysis  ordered-logit 

Існують різні методи прогнозування порядкових та категоричних змінних. Я не розумію, як це має значення ця відмінність. Чи є простий приклад, який може зрозуміти, що піде не так, якщо я скасую замовлення? За яких обставин це не має значення? Наприклад, якщо всі незалежні змінні також будуть категоричними / порядковими, чи …

12 logistic  multinomial  ordered-logit 

У мене є дані, за якими я розраховував співвідношення Спірмена і хочу їх візуалізувати для публікації. Залежна змінна класифікується, незалежна змінна - ні. Те, що я хочу візуалізувати, - це більше загальна тенденція, ніж власне схил, тому я класифікував незалежний та застосував кореляцію / регресію Спірмена. Але тільки коли я …

12 regression  data-visualization  spearman-rho  ordered-logit  isotonic