Pytania otagowane jako logistic

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

1
Zastosowanie ogólnej metody momentów (GMM) do obliczenia parametru regresji logistycznej
Chcę obliczyć współczynniki dla regresji, która jest bardzo podobna do regresji logistycznej (w rzeczywistości regresja logistyczna z innym współczynnikiem: gdymogą być podane). Myślałem o użyciu GMM do obliczenia współczynników, ale nie jestem pewien, jakie są obecnie warunki, których powinienem użyć.ZA1 + e- ( b0+ b1x1+ b2)x2)+ … ),A1+e−(b0+b1x1+b2x2+…), \frac{A}{1 + …
3
Wybór modelu: regresja logistyczna
Załóżmy, że mamy zmiennych towarzyszących i binarną zmienną wyniku . Niektóre z tych zmiennych towarzyszących są podzielone na kategorie z wieloma poziomami. Inne są ciągłe. Jak wybrałbyś „najlepszy” model? Innymi słowy, jak wybrać współzmienne, które należy uwzględnić w modelu?x 1 , … , x n ynnnx1, … , Xnx1,…,xnx_1, \dots, …
2
Ocena modeli regresji logistycznej
To pytanie wynika z mojego faktycznego zamieszania dotyczącego tego, jak zdecydować, czy model logistyczny jest wystarczająco dobry. Mam modele, które wykorzystują stan par projekt indywidualny dwa lata po ich uformowaniu jako zmienna zależna. Wynik jest udany (1) lub nie (0). Mam zmienne niezależne mierzone w czasie tworzenia par. Moim celem …
2
Jak przewidzieć kategorię odpowiedzi na podstawie modelu regresji logistycznej porządkowej?
Chcę przewidzieć problem zdrowotny. Mam 3 kategorie wyników, które są uporządkowane: „normalna”, „łagodna” i „ciężka”. Chcę to przewidzieć na podstawie dwóch zmiennych predykcyjnych, wyniku testu (zmienna ciągła, zmienna interwałowa) i historii rodziny z tym problemem (tak lub nie). W mojej próbie prawdopodobieństwo wynosi 55% (normalne), 35% (łagodne) i 10% (ciężkie). …
4
Raportowanie wyników regresji logistycznej
Mam następujące dane wyjściowe regresji logistycznej: 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 * Czy należy to zgłosić w następujący sposób: Współczynnik beta, iloraz szans, wartość, wartość P. Jeśli tak, jak mogę uzyskać …
13 logistic 
3
Czy predyktor o większej wariancji jest „lepszy”?
Mam pytanie dotyczące koncepcji „podstawowych statystyk”. Jako student chciałbym wiedzieć, czy myślę o tym całkowicie źle i dlaczego, jeśli tak: Powiedzmy, że próbuję hipotetycznie spojrzeć na związek między „problemami zarządzania gniewem” i powiedzieć rozwód (tak / nie) w regresji logistycznej i mam możliwość zastosowania dwóch różnych wyników zarządzania gniewem - …
5
Stopniowa regresja logistyczna i pobieranie próbek
Dopasowuję krokową regresję logistyczną dla zestawu danych w SPSS. W procedurze dopasowuję mój model do losowego podzbioru, który jest ok. 60% całej próby, co stanowi około 330 przypadków. Interesujące jest dla mnie to, że za każdym razem, gdy ponownie próbkuję moje dane, pojawiają się różne zmienne w końcowym modelu. Kilka …
2
Zrozumienie AIC i kryterium Schwarz
Korzystam z modelu logistycznego. Rzeczywisty zestaw danych modelu zawiera ponad 100 zmiennych, ale wybieram zestaw danych testowych, w którym jest około 25 zmiennych. Wcześniej stworzyłem również zestaw danych, który zawierał 8–9 zmiennych. Powiedziano mi, że do porównania modelu można użyć wartości AIC i SC. Zauważyłem, że model ma wyższe wartości …
1
Format wejściowy dla odpowiedzi w dwumianowym glm w R.
W Ristnieją trzy sposoby, aby sformatować dane wejściowe dla regresji logistycznej z wykorzystaniem glmfunkcji: Dane mogą być w formacie „binarnym” dla każdej obserwacji (np. Y = 0 lub 1 dla każdej obserwacji); Dane mogą być w formacie „Wilkinson-Rogers” (np. y = cbind(success, failure)), Przy czym każdy wiersz reprezentuje jeden zabieg; …
4
Jeśli każdy neuron w sieci neuronowej jest w zasadzie funkcją regresji logistycznej, dlaczego wielowarstwowość jest lepsza?
Przechodzę przez kurs DeepAI Cousery (film 3 tygodnia 1 „Przegląd sieci neuronowych”), a Andrew Ng wyjaśnia, w jaki sposób każda warstwa w sieci neuronowej jest kolejną regresją logistyczną, ale nie wyjaśnia, w jaki sposób poprawia to dokładność. W jaki sposób w sieci dwuwarstwowej wielokrotne obliczanie logistyki czyni ją dokładniejszą?
1
Pakiet GBM vs. Caret korzystający z GBM
Stroiłem model przy użyciu caret, ale potem ponownie uruchomiłem model przy użyciu gbmpakietu. Rozumiem, że caretpakiet używa gbmi wynik powinien być taki sam. Jednak tylko szybki test przy użyciu data(iris)wykazuje rozbieżność w modelu około 5% przy użyciu RMSE i R ^ 2 jako metryki oceny. Chcę znaleźć optymalną wydajność modelu …
2
Dlaczego odcięcie P> 0,5 nie jest „optymalne” dla regresji logistycznej?
PRZEDMOWA: Nie dbam o zalety zastosowania odcięcia lub nie, ani o to, jak należy wybrać odcięcie. Moje pytanie jest czysto matematyczne i wynika z ciekawości. Regresja logistyczna modeluje prawdopodobieństwo warunkowe tylne klasy A w porównaniu z klasą B i pasuje do hiperpłaszczyzny, w której prawdopodobieństwa warunkowe tylne są równe. Teoretycznie …
1
Poszukiwanie teoretycznego zrozumienia regresji logistycznej Firtha
Próbuję zrozumieć regresję logistyczną Firtha (metodę obsługi idealnego / pełnego lub quasi-pełnego rozdzielenia w regresji logistycznej), aby móc wyjaśnić to innym w uproszczony sposób. Czy ktoś ma ogólne wyjaśnienie, jakie modyfikacje wprowadza szacunek Firth w MLE? Przeczytałem, najlepiej jak potrafiłem, Firth (1993) i rozumiem, że do funkcji partytury stosowana jest …
2
Po co używać rozkładu beta parametru Bernoulliego do hierarchicznej regresji logistycznej?
Obecnie czytam doskonałą książkę Kruschke „Doing Bayesian Data Analysis”. Jednak rozdział dotyczący hierarchicznej regresji logistycznej (rozdział 20) jest nieco mylący. Rysunek 20.2 opisuje hierarchiczną regresję logistyczną, w której parametr Bernoulliego jest zdefiniowany jako funkcja liniowa współczynników przekształconych przez funkcję sigmoidalną. Wydaje się, że jest to sposób hierarchicznej regresji logistycznej w …
1
Interpretacja wyników regresji logistycznej w R.
Pracuję na wielokrotnej regresji logistycznej w R użyciem glm. Zmienne predykcyjne są ciągłe i kategoryczne. Wyciąg z podsumowania modelu pokazuje, co następuje: 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 …
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.