Pytania otagowane jako logit

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

5
Jak radzić sobie z hierarchicznymi / zagnieżdżonymi danymi w uczeniu maszynowym
Wyjaśnię mój problem na przykładzie. Załóżmy, że chcesz przewidzieć dochód danej osoby na podstawie niektórych atrybutów: {Wiek, płeć, kraj, region, miasto}. Masz taki zestaw danych szkoleniowych 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 CountryID RegionID CityID …
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 
2
Co tak naprawdę oznacza wartość logit?
Mam model logit, który w wielu przypadkach podaje liczbę od 0 do 1, ale jak możemy to zinterpretować? Weźmy skrzynkę z logitem 0.20 Czy możemy twierdzić, że istnieje 20% prawdopodobieństwo, że sprawa należy do grupy B w porównaniu do grupy A? czy to właściwy sposób interpretowania wartości logit?
3
Jak skonfigurować i oszacować wielomianowy model logit w R?
Uruchomiłem wielomianowy model logarytmiczny w JMP i otrzymałem wyniki, które obejmowały AIC oraz wartości p-kwadrat chi dla każdego oszacowania parametru. Model ma jeden kategoryczny wynik i 7 kategorycznych zmiennych objaśniających. Następnie dopasowałem to, co, jak sądziłem, zbuduje ten sam model w R, używając multinomfunkcji w pakiecie nnet . Kod był …
20 r  logistic  multinomial  logit  jmp 
4
Jakie są prawidłowe wartości precyzji i przywołania w przypadkach krawędzi?
Precyzja jest zdefiniowana jako: p = true positives / (true positives + false positives) Czy jest to prawidłowe, że, jak true positivesi false positivespodejście 0, precyzja zbliża 1? To samo pytanie do przypomnienia: r = true positives / (true positives + false negatives) Obecnie wdrażam test statystyczny, w którym muszę …
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 
2
Jak interpretować współczynniki z regresji logistycznej?
Mam następującą funkcję prawdopodobieństwa: Prob=11+e−zProb=11+e−z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} gdzie z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. Mój model wygląda Pr(Y=1)=11+exp(−[−3.92+0.014×(gender)])Pr(Y=1)=11+exp⁡(−[−3.92+0.014×(gender)])\Pr(Y=1) = \frac{1}{1 + \exp\left(-[-3.92 + 0.014\times(\text{gender})]\right)} Rozumiem, co oznacza przecięcie (3.92), ale teraz jestem pewien, jak interpretować 0.014. Czy nadal są to logarytmiczne szanse, nieparzyste stosunki, czy …
3
Który algorytm optymalizacji jest używany w funkcji glm w R?
Można wykonać regresję logit w R przy użyciu takiego kodu: > 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 Wygląda na to, że algorytm optymalizacji jest zbiegnięty - jest informacja o liczbie kroków algorytmu oceniania Fishera: Call: glm(formula = …
1
Współczynnik ujemny w uporządkowanej regresji logistycznej
Załóżmy, że mamy porządkową odpowiedź y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:\{\text{Bad, Neutral, Good}\} \rightarrow \{1,2,3\} i zbiór zmiennych X:=[x1,x2,x3]X:=[x1,x2,x3]X:=[x_1,x_2,x_3] który naszym zdaniem wyjaśni yyy . Następnie wykonujemy uporządkowaną regresję logistyczną XXX (macierz projektowa) na yyy (odpowiedź). Załóżmy, że szacowany współczynnik x1x1x_1 , to nazwać p 1 , w uporządkowane regresji logistycznej …
2
Obliczanie przedziałów ufności dla regresji logistycznej
Korzystam z dwumianowej regresji logistycznej, aby określić, czy narażenie has_xlub ma has_ywpływ na prawdopodobieństwo kliknięcia przez użytkownika. Mój model jest następujący: fit = glm(formula = has_clicked ~ has_x + has_y, data=df, family = binomial()) To wynik z mojego modelu: Call: glm(formula = has_clicked ~ has_x + has_y, family = binomial(), …
2
Po co używać linku logit w regresji beta?
Ostatnio byłem zainteresowany wdrożeniem modelu regresji beta, dla wyniku, który jest proporcjonalny. Zauważ, że wynik ten nie mieści się w kontekście dwumianowym, ponieważ w tym kontekście nie ma sensownego pojęcia dyskretnego „sukcesu”. W rzeczywistości wynik jest faktycznie czasem trwania; licznik jest liczbą sekund, podczas których określony warunek jest aktywny przez …
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 …
1
Zwykła regresja logistyczna w Pythonie
Chciałbym uruchomić porządkową regresję logistyczną w Pythonie - dla zmiennej odpowiedzi z trzema poziomami i kilkoma czynnikami objaśniającymi. statsmodelsPakiet obsługuje binarny logit i wielomianu logitowe modele (MNLogit), ale nie uporządkowaną logit. Ponieważ podstawowa matematyka nie różni się tak bardzo, zastanawiam się, czy można ją łatwo wdrożyć za pomocą tych? (Alternatywnie, …
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.