Вопросы с тегом «logistic»

Есть несколько математических работ, описывающих байесовское лассо, но я хочу протестировать правильный код JAGS, который я могу использовать. Может ли кто-нибудь опубликовать пример кода BUGS / JAGS, который реализует регуляризованную логистическую регрессию? Любая схема (L1, L2, Elasticnet) была бы отличной, но Лассо предпочтительнее. Мне также интересно, есть ли интересные альтернативные …

13 bayesian  logistic  lasso  jags  regularization 

Предположим, у нас есть ковариат x 1 , … , x n и двоичная переменная результата y . Некоторые из этих ковариат являются категориальными с несколькими уровнями. Другие непрерывны. Как бы вы выбрали «лучшую» модель? Другими словами, как вы выбираете, какие ковариаты включить в модель?nnnx1,…,xnx1,…,xnx_1, \dots, x_nyyy Будете ли вы …

13 logistic  regression-strategies 

Этот вопрос возникает из-за моей путаницы в том, как решить, достаточно ли хороша логистическая модель. У меня есть модели, которые используют состояние пар индивидуальный проект через два года после их формирования в качестве зависимой переменной. Результат успешен (1) или нет (0). У меня есть независимые переменные, измеренные во время формирования …

13 r  logistic  goodness-of-fit  residuals 

Я хочу предсказать проблему со здоровьем. У меня есть 3 категории результатов: «нормальный», «мягкий» и «тяжелый». Я хочу предсказать это из двух переменных предиктора, результата теста (непрерывный, интервальный ковариат) и семейной истории с этой проблемой (да или нет). В моей выборке вероятности составляют 55% (нормально), 35% (слабо) и 10% (тяжело). …

13 logistic  ordered-logit 

У меня есть следующий вывод логистической регрессии: Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.5716 0.1734 3.297 0.000978 *** R1 -0.4662 0.2183 -2.136 0.032697 * R2 -0.5270 0.2590 -2.035 0.041898 * Уместно ли сообщить об этом следующим образом: Коэффициент бета, коэффициент шансов, Zvalue, P значение. Если да, как я …

13 logistic 

У меня есть концептуальный вопрос "базовая статистика". Будучи студентом, я хотел бы знать, думаю ли я об этом совершенно неправильно и почему, если это так: Допустим, я гипотетически пытаюсь взглянуть на взаимосвязь между «проблемами управления гневом» и сказать «развод» (да / нет) в рамках логистической регрессии, и у меня есть …

13 regression  logistic 

Я подгоняю пошаговую логистическую регрессию к набору данных в SPSS. В этой процедуре я подгоняю свою модель к случайному подмножеству, которое составляет ок. 60% от общей выборки, что составляет около 330 случаев. Что мне показалось интересным, так это то, что каждый раз, когда я повторно выбираю свои данные, я получаю …

13 logistic  spss  stepwise-regression 

Я управляю логистической моделью. Фактический набор данных модели содержит более 100 переменных, но я выбираю набор тестовых данных, в котором имеется около 25 переменных. До этого я также сделал набор данных, который имел 8-9 переменных. Мне говорят, что значения AIC и SC можно использовать для сравнения модели. Я заметил, что …

13 model-selection  logistic  aic 

В России Rсуществует три метода форматирования входных данных для логистической регрессии с использованием glmфункции: Данные могут быть в «двоичном» формате для каждого наблюдения (например, y = 0 или 1 для каждого наблюдения); Данные могут быть в формате «Уилкинсон-Роджерс» (например, y = cbind(success, failure)), где каждая строка представляет одну обработку; или …

13 r  logistic  generalized-linear-model 

Я прохожу курс DeepAI в Cousera (Неделя 3, видео 1 «Обзор нейронных сетей»), и Эндрю Нг объясняет, как каждый слой в нейронной сети - просто очередная логистическая регрессия, но он не объясняет, как это делает вещь более точной. Итак, в двухслойной сети, как многократный расчет логистики делает его более точным?

13 logistic  neural-networks 

Я занимался настройкой модели caret, но затем перезапустил модель, используя gbmпакет. Насколько я понимаю, caretпакет использует gbmи вывод должен быть одинаковым. Тем не менее, только быстрый запуск теста data(iris)показывает несоответствие в модели около 5% с использованием RMSE и R ^ 2 в качестве метрики оценки. Я хочу найти оптимальную производительность …

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 

ПРЕДИСЛОВИЕ: Меня не волнуют преимущества использования отсечки или нет, или как выбрать отсечение. Мой вопрос чисто математический и из любопытства. Логистическая регрессия моделирует апостериорную условную вероятность класса A по сравнению с классом B, и она соответствует гиперплоскости, где апостериорные условные вероятности равны. Таким образом, в теории я понял, что точка …

13 logistic  predictive-models  unbalanced-classes 

Я пытаюсь понять логистическую регрессию Фёрта (метод обработки идеального / полного или квази-полного разделения в логистической регрессии), чтобы я мог объяснить это другим в упрощенном виде. У кого-нибудь есть придуманное объяснение того, что модифицирует оценка Фёрта для MLE? Я прочитал, как мог, Ферт (1993), и я понимаю, что к функции …

13 logistic  maximum-likelihood  separation 

В настоящее время я читаю превосходную книгу Крушке «Анализ байесовских данных». Однако глава об иерархической логистической регрессии (глава 20) несколько сбивает с толку. Рисунок 20.2 описывает иерархическую логистическую регрессию, где параметр Бернулли определяется как линейная функция на коэффициентах, преобразованных через сигмовидную функцию. Похоже, именно таким образом иерархическая логистическая регрессия представлена …

13 regression  bayesian  logistic  multilevel-analysis 

Я работаю над множественной логистической регрессией в R, используя glm. Переменные предиктора являются непрерывными и категориальными. Выдержка из резюме модели показывает следующее: Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 2.451e+00 2.439e+00 1.005 0.3150 Age 5.747e-02 3.466e-02 1.658 0.0973 . BMI -7.750e-02 7.090e-02 -1.093 0.2743 ... --- Signif. codes: 0 …

13 r  logistic  interpretation  p-value