Perguntas com a marcação «logistic»

Estou muito confuso com a forma como o peso funciona em glm com family = "binomial". No meu entendimento, a probabilidade do glm com family = "binomial" é especificada da seguinte forma: onde é a "proporção de sucesso observado" e é o número conhecido de tentativas.f(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp(n[ylogp1−p−(−log( 1 - p ) …

14 r  logistic  generalized-linear-model  binomial  weighted-regression 

Esta é uma pergunta sobre uma prática ou método seguido por alguns dos meus colegas. Ao fazer um modelo de regressão logística, vi pessoas substituindo variáveis ​​categóricas (ou variáveis ​​contínuas que são colocadas em bin) por seus respectivos pesos de evidência (WoE). Isso é supostamente feito para estabelecer uma relação …

14 regression  logistic  categorical-data  modeling 

Estou tentando entender o conceito de super-dispersão na regressão logística. Eu li que a super-dispersão ocorre quando a variação observada de uma variável de resposta é maior do que seria esperado da distribuição binomial. Mas se uma variável binomial pode ter apenas dois valores (1/0), como pode ter uma média …

14 logistic  variance  binomial  mean  overdispersion 

Dado um conjunto de dados com resultados binários e alguma matriz preditora X \ in \ mathbb {R} ^ {n \ times p} , o modelo de regressão logística padrão estima coeficientes \ beta_ {MLE } que maximizam a probabilidade binomial. Quando X está na classificação completa, \ beta_ {MLE} …

13 logistic  maximum-likelihood  auc 

Normalmente, em regressão logística, ajustamos um modelo e obtemos algumas previsões sobre o conjunto de treinamento. Em seguida, validamos cruzadamente essas previsões de treinamento (algo como aqui ) e decidimos o valor do limite ideal com base em algo como a curva ROC. Por que não incorporamos a validação cruzada …

13 logistic  cross-validation  optimization  roc  threshold 

As classes previstas da regressão logística (binária) são determinadas usando um limite nas probabilidades de associação à classe geradas pelo modelo. Pelo que entendi, normalmente 0,5 é usado por padrão. Mas variar o limite alterará as classificações previstas. Isso significa que o limiar é um hiperparâmetro? Se sim, por que …

13 machine-learning  logistic  scikit-learn  hyperparameter 

Ultimamente, tive que ler vários artigos em economia (um campo com o qual não estou muito familiarizado). Uma coisa que eu notei é que, mesmo quando a variável de resposta é binária, os modelos de regressão linear ajustados usando OLS são onipresentes. Minha pergunta é, portanto: Por que a regressão …

13 regression  logistic  econometrics 

Até onde eu sei, a diferença entre o modelo logístico e o modelo de resposta fracionária (frm) é que a variável dependente (Y) na qual frm é [0,1], mas a logística é {0, 1}. Além disso, a frm usa o estimador de quase-verossimilhança para determinar seus parâmetros. Normalmente, podemos usar …

13 r  logistic  generalized-linear-model  quasi-likelihood 

Estou trabalhando em um modelo logístico e estou tendo algumas dificuldades para avaliar os resultados. Meu modelo é um logit binomial. Minhas variáveis ​​explicativas são: uma variável categórica com 15 níveis, uma variável dicotômica e 2 variáveis ​​contínuas. Meu N é grande> 8000. Estou tentando modelar a decisão das empresas …

13 r  logistic  goodness-of-fit  roc 

Estou executando um modelo de regressão logística no formulário: lmer(response~1+(1|site), family=binomial, REML = FALSE) Normalmente, eu calcularia o ICC a partir das variações de interceptação e residuais, mas o resumo do modelo não inclui a variação residual. Como faço para calcular isso?

13 logistic  lme4-nlme  glmm 

Minhas previsões provenientes de um modelo de regressão logística (glm em R) não são delimitadas entre 0 e 1 como eu esperava. Meu entendimento da regressão logística é que seus parâmetros de entrada e modelo são combinados linearmente e a resposta é transformada em probabilidade usando a função de link …

13 r  regression  logistic  generalized-linear-model 

Eu tenho uma coorte de pacientes com diferentes períodos de acompanhamento. Até agora, estou desconsiderando o aspecto do tempo e só preciso modelar um resultado binário - doença / nenhuma doença. Normalmente, faço regressão logística nesses estudos, mas outro colega perguntou se a regressão de Poisson seria tão apropriada. Não …

13 logistic  poisson-distribution 

Desejo calcular coeficientes para uma regressão muito semelhante à regressão logística (na verdade, regressão logística com outro coeficiente: quandoApode ser dado). Pensei em usar o GMM para calcular os coeficientes, mas não tenho certeza de quais são as condições de momento que devo usar.A1+e−(b0+b1x1+b2x2+…),A1+e−(b0+b1x1+b2x2+…), \frac{A}{1 + e^{- (b_0 + b_1 …

13 logistic  generalized-moments 

Existem vários artigos pesados ​​em matemática que descrevem o laço bayesiano, mas eu quero testar o código JAGS correto que eu possa usar. Alguém poderia postar um exemplo de código BUGS / JAGS que implementa regressão logística regularizada? Qualquer esquema (L1, L2, Elasticnet) seria ótimo, mas Lasso é o preferido. …

13 bayesian  logistic  lasso  jags  regularization 

Suponha que temos covariáveis x 1 , … , x n e uma variável binária de resultado y . Algumas dessas covariáveis ​​são categóricas com vários níveis. Outros são contínuos. Como você escolheria o "melhor" modelo? Em outras palavras, como você escolhe quais covariáveis ​​incluir no modelo?nnnx1,…,xnx1,…,xnx_1, \dots, x_nyyy Você …

13 logistic  regression-strategies