Pytania otagowane jako logistic

Odnosi się ogólnie do procedur statystycznych wykorzystujących funkcję logistyczną, najczęściej różnych form regresji logistycznej

3
Jaki jest związek między rozkładem Beta a modelem regresji logistycznej?
Moje pytanie brzmi: jaki jest matematyczny związek między rozkładem Beta a współczynnikami modelu regresji logistycznej ? Aby zilustrować: funkcję logistyczną (sigmoid) podano przez f(x)=11+exp(−x)f(x)=11+exp⁡(−x)f(x) = \frac{1}{1+\exp(-x)} i służy do modelowania prawdopodobieństw w modelu regresji logistycznej. Niech AAA będzie wynikiem dychotomicznym (0,1)(0,1)(0,1) a XXX macierzą projektową. Model regresji logistycznej podano przez …
3
Analiza dyskryminacyjna a regresja logistyczna
Znalazłem zalety analizy dyskryminacyjnej i mam pytania na ich temat. Więc: Gdy klasy są dobrze rozdzielone, oszacowania parametrów regresji logistycznej są zaskakująco niestabilne. Współczynniki mogą sięgać nieskończoności. LDA nie cierpi z powodu tego problemu. Jeśli liczba cech jest niewielka, a rozkład predyktorów XXX jest w przybliżeniu normalny w każdej z …
2
Notacja macierzowa dla regresji logistycznej
W regresji liniowej (strata kwadratowa) za pomocą macierzy mamy bardzo zwięzłą notację dla celu minimize ∥Ax−b∥2minimize ‖Ax−b‖2\text{minimize}~~ \|Ax-b\|^2 Gdzie AAA to macierz danych, xxx to współczynniki, a bbb to odpowiedź. Czy istnieje podobna notacja macierzowa dla celu regresji logistycznej? Wszystkie oznaczenia widziałem nie może pozbyć się suma nad wszystkimi punktami …
1
Jak dopasować model mieszany ze zmienną odpowiedzi od 0 do 1?
Próbuję użyć, lme4::glmer()aby dopasować dwumianowy uogólniony model mieszany (GLMM) ze zmienną zależną, która nie jest binarna, ale zmienna ciągła od zera do jednego. Można myśleć o tej zmiennej jako o prawdopodobieństwie; w rzeczywistości jest to prawdopodobieństwo zgłaszane przez ludzi (w eksperymencie, który pomagam analizować). Tj. Nie jest to ułamek „dyskretny”, …
4
Dokładność maszyny zwiększającej gradient zmniejsza się wraz ze wzrostem liczby iteracji
Eksperymentuję z algorytmem maszyny do zwiększania gradientu za pośrednictwem caretpakietu w R. Korzystając z małego zestawu danych o przyjęciach na studia, uruchomiłem następujący kod: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
3
Model Coxa a regresja logistyczna
Powiedzmy, że mamy następujący problem: Wytypuj, którzy klienci najprawdopodobniej przestaną kupować w naszym sklepie w ciągu najbliższych 3 miesięcy. Dla każdego klienta znamy miesiąc, w którym zaczęliśmy kupować w naszym sklepie, a ponadto mamy wiele funkcji behawioralnych w agregatach miesięcznych. „Najstarszy” klient kupuje od pięćdziesięciu miesięcy; oznaczmy czas, od którego …
3
Intuicja dla maszyn wektorów wsparcia i hiperpłaszczyzny
W moim projekcie chcę stworzyć model regresji logistycznej do przewidywania klasyfikacji binarnej (1 lub 0). Mam 15 zmiennych, z których 2 są kategoryczne, a pozostałe są mieszaniną zmiennych ciągłych i dyskretnych. Aby dopasować model regresji logistycznej, zalecono mi sprawdzenie liniowej separowalności za pomocą SVM, perceptronu lub programowania liniowego. Jest to …
3
Regresja logistyczna: Scikit Learn vs glmnet
Próbuję powielić wyniki z sklearnbiblioteki regresji logistycznej przy użyciu glmnetpakietu w języku R. Z dokumentacjisklearn regresji logistycznej próbuje zminimalizować funkcję kosztu w ramach kary l2 minw , c12)wT.w + C∑i = 1N.log( exp( - yja( XT.jaw + c ) ) + 1 )minw,do12)wT.w+do∑ja=1N.log⁡(exp⁡(-yja(XjaT.w+do))+1)\min_{w,c} \frac12 w^Tw + C\sum_{i=1}^N \log(\exp(-y_i(X_i^Tw+c)) + 1) …
1
Hesjan funkcji logistycznej
Mam trudności z wyprowadzeniem Hesji funkcji celu, , w regresji logistycznej, gdzie wynosi: l(θ)l(θ)l(\theta)l(θ)l(θ)l(\theta)l(θ)=∑i=1m[yilog(hθ(xi))+(1−yi)log(1−hθ(xi))]l(θ)=∑i=1m[yilog⁡(hθ(xi))+(1−yi)log⁡(1−hθ(xi))] l(\theta)=\sum_{i=1}^{m} \left[y_{i} \log(h_\theta(x_{i})) + (1- y_{i}) \log (1 - h_\theta(x_{i}))\right] hθ(x)hθ(x)h_\theta(x) to funkcja logistyczna. Hessian to . Próbowałem to wyliczyć, obliczając , ale wtedy nie było dla mnie oczywiste, jak dostać się do notacji macierzowej z …
15 logistic 
5
Czy regresja logistyczna jest testem nieparametrycznym?
Niedawno otrzymałem następujące pytanie przez e-mail. Odpowiem poniżej, ale chciałem usłyszeć, co myślą inni. Czy nazwałbyś regresję logistyczną testem nieparametrycznym? Rozumiem, że samo oznaczenie testu nieparametrycznego, ponieważ jego dane nie są normalnie dystrybuowane, jest niewystarczające. Chodzi raczej o brak założeń. regresja logistyczna ma założenia.
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.