Вопросы с тегом «logit»

Я объясню мою проблему на примере. Предположим, вы хотите предсказать доход человека с учетом некоторых атрибутов: {Возраст, Пол, Страна, Регион, Город}. У вас есть тренировочный набор данных, как так 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 …

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 меня есть модель логита, которая во многих случаях подходит от 0 до 1, но как мы можем это интерпретировать? Давайте возьмем случай с логитом 0,20 Можем ли мы утверждать, что существует 20% вероятность того, что дело принадлежит группе B против группы A? это правильный способ интерпретации значения логита?

26 regression  logistic  logit 

В чем разница между логистической и логистической регрессией? Я понимаю, что они похожи (или даже одно и то же), но может ли кто-нибудь объяснить разницу (ы) между этими двумя? Один из шансов?

21 regression  logistic  terminology  logit  odds 

Может ли кто-нибудь предоставить четкий список различий между логарифмической регрессией и логистической регрессией? Я понимаю, что первая - это простая модель линейной регрессии, но я не знаю, когда следует использовать каждую из них.

21 regression  logistic  logit  log-linear 

Я запустил полиномиальную модель логита в JMP и получил результаты, которые включали AIC, а также х-квадратные p-значения для каждой оценки параметра. Модель имеет один категорический результат и 7 категориальных объяснительных переменных. Затем я соответствую тому, что, как я думал, построю ту же модель в R, используя multinomфункцию из пакета nnet …

20 r  logistic  multinomial  logit  jmp 

Точность определяется как: p = true positives / (true positives + false positives) Является ли это исправить , что, как true positivesи false positivesподход 0, точность приближается к 1? Тот же вопрос для отзыва: r = true positives / (true positives + false negatives) В настоящее время я выполняю статистический …

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 

В логит-модели есть ли более умный способ определить влияние независимой порядковой переменной, чем использовать фиктивные переменные для каждого уровня?

18 logistic  logit  ordinal-data 

У меня есть следующая функция вероятности: Проб = 11 + е- зПробзнак равно11+е-Z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} где Z= B0+ B1Икс1+ ⋯ + BNИксN,Zзнак равноВ0+В1Икс1+⋯+ВNИксN,z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. Моя модель выглядит Pr ( Y= 1 ) = 11 + опыт( - [ - 3,92 + …

18 probability  logistic  logit 

Можно выполнить логит-регрессию в R, используя такой 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 Похоже, что алгоритм оптимизации сходится - есть информация о количестве шагов алгоритма Фишера: Call: glm(formula = cbind(Menarche, Total - Menarche) ~ Age, …

17 r  generalized-linear-model  optimization  algorithms  logit 

Предположим, у нас есть порядковый ответ и набор переменных которые мы считаем объясню . Затем мы делаем упорядоченную логистическую регрессию (матрица дизайна) на (ответ).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 Предположим, что оценочный коэффициент , назовите его , в упорядоченной логистической регрессии равен . Как мне интерпретировать отношение …

17 logit  odds-ratio  ordered-logit 

Я использую биномиальную логистическую регрессию , чтобы определить , если воздействие has_xили has_yвоздействий на вероятность того , что пользователь нажмет на что - то. Моя модель следующая: fit = glm(formula = has_clicked ~ has_x + has_y, data=df, family = binomial()) Это вывод из моей модели: Call: glm(formula = has_clicked ~ …

15 regression  logistic  standard-error  logit 

Как проверить одновременное равенство выбранных коэффициентов в логитовой или пробитной модели? Что такое стандартный подход и каков современный подход?

14 hypothesis-testing  logit  probit 

Недавно я был заинтересован в реализации модели бета-регрессии, для получения результата, который является пропорцией. Обратите внимание, что этот результат не будет вписываться в биномиальный контекст, потому что в этом контексте нет осмысленной концепции дискретного «успеха». Фактически, результат - это пропорция продолжительности; числитель - это количество секунд, в течение которых определенное …

14 logit  beta-regression 

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 

Я хотел бы запустить порядковую логистическую регрессию в Python - для переменной ответа с тремя уровнями и несколькими объяснительными факторами. statsmodelsПакет поддерживает двоичный логит и модель полиномиального логита (MNLogit), но не упорядоченную логит. Поскольку основополагающая математика не так уж отличается, мне интересно, может ли она быть легко реализована с помощью …

12 categorical-data  python  logit  ordered-logit  statsmodels