Вопросы с тегом «logistic»

У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние два дают одинаковые ответы. Используя кучу сфабрикованных данных, я обнаружил, …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Насколько я понимаю, возведенное в степень значение бета из логистической регрессии - это отношение шансов этой переменной для зависимой переменной, представляющей интерес. Однако это значение не соответствует рассчитанному вручную коэффициенту шансов. Моя модель предсказывает задержку роста (показатель недоедания) с использованием, среди прочего, страховки. // Odds ratio from LR, being done …

10 regression  logistic  interpretation  odds-ratio 

Я пытаюсь найти лучший способ предсказать сумму платежа для агентства по сбору платежей. Зависимая переменная отлична от нуля только тогда, когда был произведен платеж. Понятно, что существует огромное количество нулей, потому что большинство людей не могут быть достигнуты или не могут погасить долг. Существует также очень сильная отрицательная корреляция между …

10 regression  predictive-models  logistic 

Я получил модель для логистической регрессии для мультикласса, которая дается п( Y= j | Икс( я )) = exp( θTJИкс( я ))1 + ∑Км = 1ехр( θTмИкс( я ))P(Y=j|X(i))=exp⁡(θjTX(i))1+∑m=1kexp⁡(θmTX(i)) P(Y=j|X^{(i)}) = \frac{\exp(\theta_j^TX^{(i)})}{1+ \sum_{m=1}^{k}\exp(\theta_m^T X^{(i)})} где k - число классов, тета - оцениваемый параметр, j - j-й класс, Xi - тренировочные …

10 logistic  multinomial 

Каковы правильные предположения о полиномиальной логистической регрессии? И какие тесты лучше всего подходят для этих предположений с использованием SPSS 18?

10 logistic  spss  assumptions  multinomial  multinomial-logit 

Я пытаюсь определить, будут ли простые вероятности работать для моей проблемы или будет лучше использовать (и узнать о) более сложные методы, такие как логистическая регрессия. Переменная ответа в этой задаче является двоичным ответом (0, 1). У меня есть несколько переменных предикторов, которые являются категориальными и неупорядоченными. Я пытаюсь определить, какие …

10 r  probability  logistic 

Существуют ли какие-либо особые предположения относительно ошибок логистической регрессии, такие как постоянная дисперсия слагаемых ошибок и нормальность остатков? Также обычно, когда у вас есть точки, у которых расстояние Кука больше 4 / n, вы их удаляете? Если вы удалите их, как вы можете определить, лучше ли модель с удаленными точками?

10 regression  logistic  residuals  diagnostic  cooks-distance 

Я моделирую некоторые данные, где я думаю, что у меня есть два скрещенных случайных эффекта. Но набор данных не сбалансирован, и я не уверен, что нужно сделать, чтобы учесть это. Мои данные - это набор событий. Событие происходит, когда клиент встречается с поставщиком для выполнения задачи, которая является успешной или …

10 r  mixed-model  random-effects-model  logistic 

Я строю модель склонности, используя логистическую регрессию для служебного клиента. Меня беспокоит то, что из всей выборки мои «плохие» аккаунты составляют всего 5%, а остальные все хороши. Я предсказываю «плохо». Будет ли результат смещен? Что является оптимальным соотношением «плохое к хорошему» для построения хорошей модели?

10 logistic  modeling 

Недавно я использовал масштабирование SVM-выходов Платта для оценки вероятностей событий по умолчанию. Похоже, более прямыми альтернативами являются «Логистическая регрессия ядра» (KLR) и связанная с ними «Машина вектора импорта». Кто-нибудь может сказать, какой метод ядра, дающий вероятностные результаты, является в настоящее время современным? Существует ли R-реализация KLR? Спасибо большое за помощь!

10 logistic  svm  kernel-trick 

Я должен сделать бинарную логистическую регрессию с большим количеством независимых переменных. Большинство из них являются двоичными, но некоторые из категориальных переменных имеют более двух уровней. Как лучше всего справиться с такими переменными? Например, для переменной с тремя возможными значениями я предполагаю, что необходимо создать две фиктивные переменные. Затем, в пошаговой …

10 logistic  categorical-data  spss  ordinal-data  categorical-encoding 

Меня смущают заявления на веб-странице UCLA о логистической регрессии со смешанными эффектами. Они показывают таблицу коэффициентов с фиксированными эффектами от подбора такой модели, и первый абзац ниже, кажется, интерпретирует коэффициенты точно так же, как нормальная логистическая регрессия. Но затем, когда они говорят о коэффициентах шансов, они говорят, что вы должны …

10 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  random-effects-model 

Я просматривал документацию по sklearn, но не смог понять назначение этих функций в контексте логистической регрессии. Ибо decision_functionон говорит, что это расстояние между гиперплоскостью и тестовым экземпляром. как эта конкретная информация полезна? и как это соотносится с predictи predict-probaметодами?

10 regression  logistic  prediction  scikit-learn  decision 

Я нашел этот пост: Да. Коэффициент отражает изменение логарифмических коэффициентов для каждого приращения изменения в порядковом предикторе. Эта (очень распространенная) спецификация модели предполагает, что предиктор оказывает линейное влияние на свои приращения. Чтобы проверить предположение, вы можете сравнить модель, в которой вы используете порядковую переменную в качестве единственного предиктора, с моделью, …

10 regression  logistic  references  ordinal-data 

В логистической регрессии отношение шансов 2 означает, что событие в 2 раза более вероятно, учитывая увеличение на одну единицу предиктора. В регрессии Кокса коэффициент опасности 2 означает, что событие будет происходить в два раза чаще в каждый момент времени с учетом увеличения предиктора на одну единицу. Разве это не одно …

10 logistic  cox-model  odds-ratio  hazard