Statystyki i duże zbiory danych logistic

1

Ogromne współczynniki regresji logistycznej - co to znaczy i co robić?

Otrzymuję ogromne współczynniki podczas regresji logistycznej, patrz współczynniki z krajULKV: > summary(m5) Call: glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + rok:obdobi:kraj, family = "quasibinomial") Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.7796 -1.0958 -0.3101 1.0034 2.8370 …

9 regression logistic generalized-linear-model separation

4

Rozszerzenie regresji logistycznej dla wyników w zakresie od 0 do 1

Mam problem z regresją, w którym wyniki nie są ściśle 0, 1, ale raczej mieszczą się w zakresie wszystkich liczb rzeczywistych od 0 do 1 włącznie Y= [ 0 , 0,12 , 0,31 , . . . , 1 ]Y=[0,0,12,0,31,...,1]Y = [ 0, 0.12, 0.31, ..., 1 ]. Problem ten …

9 regression logistic

1

Rozkład błędów dla regresji liniowej i logistycznej

Przy ciągłych danych regresja liniowa zakłada, że termin błędu jest rozproszony N (0, )Y=β1+β2)X2)+ uY=β1+β2X2+uY=\beta_1+\beta_2X_2+uσ2)σ2\sigma^2 1) Czy zakładamy, że Var (Y | x) jest również ~ N (0, )?σ2)σ2\sigma^2 2) Czym jest ten rozkład błędów w regresji logistycznej? Gdy dane mają postać 1 rekordu na przypadek, gdzie „Y” wynosi 1 …

9 logistic generalized-linear-model

1

Jak porównać obserwowane i oczekiwane zdarzenia?

Załóżmy, że mam jedną próbkę częstotliwości 4 możliwych zdarzeń: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 i mam spodziewane prawdopodobieństwo wystąpienia moich zdarzeń: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dzięki sumie obserwowanych częstotliwości moich czterech zdarzeń (18) mogę obliczyć …

9 r statistical-significance chi-squared multivariate-analysis exponential joint-distribution statistical-significance self-study standard-deviation probability normal-distribution spss interpretation assumptions cox-model reporting cox-model statistical-significance reliability method-comparison classification boosting ensemble adaboost confidence-interval cross-validation prediction prediction-interval regression machine-learning svm regularization regression sampling survey probit matlab feature-selection information-theory mutual-information time-series forecasting simulation classification boosting ensemble adaboost normal-distribution multivariate-analysis covariance gini clustering text-mining distance-functions information-retrieval similarities regression logistic stata group-differences r anova confidence-interval repeated-measures r logistic lme4-nlme inference fiducial kalman-filter classification discriminant-analysis linear-algebra computing statistical-significance time-series panel-data missing-data uncertainty probability multivariate-analysis r classification spss k-means discriminant-analysis poisson-distribution average r random-forest importance probability conditional-probability distributions standard-deviation time-series machine-learning online forecasting r pca dataset data-visualization bayes distributions mathematical-statistics degrees-of-freedom

4

Wybór modelu i wydajność modelu w regresji logistycznej

Mam pytanie dotyczące wyboru modelu i wydajności modelu w regresji logistycznej. Mam trzy modele oparte na trzech różnych hipotezach. Pierwsze dwa modele (nazwijmy je z i x) mają tylko jedną zmienną objaśniającą w każdym modelu, a trzeci (nazwijmy to w) jest bardziej skomplikowany. Używam AIC do wyboru zmiennych dla modelu …

9 logistic model-selection cross-validation

2

Parametryczne, półparametryczne i nieparametryczne ładowanie początkowe dla modeli mieszanych

Z tego artykułu pochodzą następujące przeszczepy . Jestem nowicjuszem w bootstrapie i próbuję zaimplementować parametryczne, semiparametryczne i nieparametryczne bootstrapowanie dla liniowego modelu mieszanego z R bootpakietem. Kod R. Oto mój Rkod: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn <- function(data, …

9 r mixed-model bootstrap central-limit-theorem stable-distribution time-series hypothesis-testing markov-process r correlation categorical-data association-measure meta-analysis r anova confidence-interval lm r bayesian multilevel-analysis logit regression logistic least-squares eda regression notation distributions random-variable expected-value distributions markov-process hidden-markov-model r variance group-differences microarray r descriptive-statistics machine-learning references r regression r categorical-data random-forest data-transformation data-visualization interactive-visualization binomial beta-distribution time-series forecasting logistic arima beta-regression r time-series seasonality large-data unevenly-spaced-time-series correlation statistical-significance normalization population group-differences demography

1

Regresja logistyczna: zmienne zgrupowane i niezgrupowane (za pomocą R)

Czytam A. Agresti (2007), An Introduction to Categorical Data Analysis , 2nd. wydanie i nie jestem pewien, czy dobrze rozumiem ten ustęp (p.106, 4.2.1) (chociaż powinno to być łatwe): W Tabeli 3.1 dotyczącej chrapania i chorób serca w poprzednim rozdziale 254 pacjentów zgłaszało chrapanie każdej nocy, z czego 30 miało …

9 r generalized-linear-model logistic

1

Jak dopasować model Bradley – Terry – Luce w R, bez skomplikowanej formuły?

Model Bradleya-Terry'ego-Luce (BTL) stwierdza, że , gdzie to prawdopodobieństwo, że obiekt zostanie oceniony jako „lepszy”, cięższe itp., niż obiekt oraz i są parametrami.pj i= l o gjat- 1(δjot-δja)pjotja=losoljat-1(δjot-δja)p_{ji} = logit^{-1}(\delta_j - \delta_i)pI jpjajotp_{ij}jotjotjjajaiδjaδja\delta_iδjotδjot\delta_j Wydaje się, że jest to kandydat na funkcję glm, z rodziną = dwumianową. Jednak wzór byłby podobny …

9 r logistic categorical-data paired-data bradley-terry-model

2

Usuń duplikaty z zestawu treningowego do klasyfikacji

Powiedzmy, że mam kilka wierszy dotyczących problemu z klasyfikacją: X1, . . .XN., YX1,...XN,YX_1, ... X_N, Y Gdzie są cechami / predyktorami, a to klasa, do której należy kombinacja cech wiersza.X1, . . . ,XN.X1,...,XNX_1, ..., X_NYYY Wiele kombinacji cech i ich klas jest powtarzanych w zestawie danych, którego używam …

9 machine-learning classification data-mining logistic stratification

2

Regresja logistyczna ważona wielkością sprawy

Patrzę na kilka problemów z regresją logistyczną. („zwykłe” i „warunkowe”). Idealnie, chciałbym wyważyć każdą z wejściowych spraw, aby glm skupił się bardziej na prawidłowym przewidywaniu wyższych ważonych przypadków kosztem ewentualnego błędnego sklasyfikowania mniej ważonych przypadków. Z pewnością zostało to już zrobione wcześniej. Czy ktoś może skierować mnie w stronę odpowiedniej …

9 logistic

1

Losowy test permutacji do wyboru funkcji

Jestem zdezorientowany co do analizy permutacji przy wyborze funkcji w kontekście regresji logistycznej. Czy możesz podać jasne wyjaśnienie losowego testu permutacji i jak ma on zastosowanie do wyboru funkcji? Prawdopodobnie z dokładnym algorytmem i przykładami. Wreszcie, jak to porównać z innymi metodami skurczu, takimi jak Lasso lub LAR?

9 regression logistic feature-selection permutation-test shrinkage

1

Jak mogę ocenić dopasowanie GEE / modelu logistycznego, gdy zmienne towarzyszące zawierają braki danych?

Do moich danych dopasowałem dwa uogólnione modele równań szacunkowych (GEE): 1) Model 1: Wynik jest zmienną podłużną Tak / Nie (A) (rok 1,2,3,4,5) z podłużnym ciągłym predyktorem (B) dla lat 1,2,3,4,5. 2) Model 2: Wynik jest tą samą podłużną zmienną Tak / Nie (A), ale teraz z moim predyktorem ustalonym …

9 logistic gee

3

Traktowanie poziomów zmiennych kategorialnych „Nie wiem / Odmówiono”

Modeluję prognozę cukrzycy za pomocą regresji logistycznej. Wykorzystanym zestawem danych jest behawioralny system monitorowania czynników ryzyka (BRFSS) Centrum Kontroli Chorób (CDC). Jedną z niezależnych zmiennych jest wysokie ciśnienie krwi. Jest podzielony na kategorie z następującymi poziomami: „Tak”, „Nie”, „Nie wiem / Odmowa”. Czy podczas usuwania modelu należy usunąć te wiersze …

9 logistic missing-data

4

Jak przeprowadzić wiele testów chi-kwadrat post-hoc na stole 2 X 3?

Mój zestaw danych obejmuje zarówno całkowitą śmiertelność, jak i przeżycie organizmu w trzech typach miejsc: przybrzeżnym, śródokanałowym i przybrzeżnym. Liczby w poniższej tabeli reprezentują liczbę witryn. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Chciałbym wiedzieć, czy liczba witryn, w których wystąpiła 100% śmiertelność, jest …

9 logistic multiple-comparisons chi-squared r text-mining clustering classification feature-selection unsupervised-learning time-series references mode hypothesis-testing confidence-interval bootstrap normal-distribution order-statistics correlation statistical-significance spss bayesian beta-binomial

1

Jakie są praktyczne i interpretacyjne różnice między alternatywami a regresją logistyczną?

Niedawne pytanie o alternatywy dla regresji logistycznej w R przyniosło wiele odpowiedzi, w tym losowe modele Forest, GBM, Rpart, Bayesglm i uogólnione modele addytywne. Jakie są praktyczne i interpretacyjne różnice między tymi metodami a regresją logistyczną? Jakie założenia przyjmują (lub nie przyjmują) w odniesieniu do regresji logistycznej? Czy są odpowiednie …

9 r hypothesis-testing logistic random-forest

Pytania otagowane jako logistic