Perguntas com a marcação «logistic»

Eu tenho um GLMM do formulário: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), obtenho resultados diferentes dos que utilizo Anova(model, type="III")na embalagem do carro ou summary(model). Estes dois últimos dão as mesmas respostas. Usando um monte de dados fabricados, …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Pelo que entendi, o valor beta exponenciado de uma regressão logística é a razão de chances dessa variável para a variável dependente de interesse. No entanto, o valor não corresponde ao odds ratio calculado manualmente. Meu modelo está prevendo nanismo (uma medida de desnutrição) usando, entre outros indicadores, seguros. // …

10 regression  logistic  interpretation  odds-ratio 

Estou tentando encontrar a melhor maneira de prever o valor do pagamento para uma agência de cobrança. A variável dependente é diferente de zero quando um pagamento foi feito. Compreensivelmente, há um número esmagador de zeros porque a maioria das pessoas não pode ser alcançada ou não pode pagar a …

10 regression  predictive-models  logistic 

Eu tenho o modelo para a regressão logística para multiclasse, que é dada por P( Y= j | X( I )) = exp( θTjX( I ))1 + ∑km = 1exp( θTmX( I ))P(Y=j|X(i))=exp⁡(θjTX(i))1+∑m=1kexp⁡(θmTX(i)) P(Y=j|X^{(i)}) = \frac{\exp(\theta_j^TX^{(i)})}{1+ \sum_{m=1}^{k}\exp(\theta_m^T X^{(i)})} onde k é o número de classes teta é o parâmetro a …

10 logistic  multinomial 

Quais são as premissas apropriadas da regressão logística multinomial? E quais são os melhores testes para satisfazer essas suposições usando o SPSS 18?

10 logistic  spss  assumptions  multinomial  multinomial-logit 

Estou tentando determinar se probabilidades simples funcionarão para o meu problema ou se será melhor usar (e aprender sobre) métodos mais sofisticados, como regressão logística. A variável de resposta nesse problema é uma resposta binária (0, 1). Eu tenho um número de variáveis ​​preditoras que são todas categóricas e não …

10 r  probability  logistic 

Existem suposições particulares em relação aos erros de regressão logística, como a variação constante dos termos do erro e a normalidade dos resíduos? Também normalmente quando você tem pontos com uma distância de Cook maior que 4 / n, você os remove? Se você os remover, como saber se o …

10 regression  logistic  residuals  diagnostic  cooks-distance 

Estou modelando alguns dados nos quais acho que tenho dois efeitos aleatórios cruzados. Mas o conjunto de dados não é equilibrado e não tenho certeza do que precisa ser feito para justificá-lo. Meus dados são um conjunto de eventos. Um evento ocorre quando um cliente se reúne com um provedor …

10 r  mixed-model  random-effects-model  logistic 

Estou construindo um modelo de propensão usando regressão logística para um cliente utilitário. Minha preocupação é que, do total da amostra, minhas contas 'ruins' sejam de apenas 5% e o restante seja bom. Estou prevendo 'ruim'. O resultado será enviesado? Qual é a proporção ótima de ruim para boa para …

10 logistic  modeling 

Recentemente, usei o dimensionamento de saídas SVM de Platt para estimar as probabilidades de eventos padrão. Alternativas mais diretas parecem ser "Regressão logística do kernel" (KLR) e a "Máquina de vetor de importação" relacionada. Alguém pode dizer qual método de kernel que fornece resultados de probabilidade é atualmente o estado …

10 logistic  svm  kernel-trick 

Eu tenho que fazer regressão logística binária com muitas variáveis ​​independentes. A maioria deles é binária, mas algumas das variáveis ​​categóricas têm mais de dois níveis. Qual é a melhor maneira de lidar com essas variáveis? Por exemplo, para uma variável com três valores possíveis, suponho que duas variáveis ​​fictícias …

10 logistic  categorical-data  spss  ordinal-data  categorical-encoding 

Estou confuso com declarações em uma página da UCLA sobre regressão logística de efeitos mistos. Eles mostram uma tabela de coeficientes de efeitos fixos ao se ajustar a esse modelo e o primeiro parágrafo abaixo parece interpretar os coeficientes exatamente como uma regressão logística normal. Mas então, quando eles falam …

10 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  random-effects-model 

Venho examinando a documentação do sklearn, mas não consigo entender o objetivo dessas funções no contexto da regressão logística. Pois decision_functiondiz que é a distância entre o hiperplano e a instância de teste. como essas informações específicas são úteis? e como isso se relaciona com predicte predict-probamétodos?

10 regression  logistic  prediction  scikit-learn  decision 

Eu encontrei este post: Sim. O coeficiente reflete a alteração nas chances de log para cada incremento de alteração no preditor ordinal. Essa especificação de modelo (muito comum) pressupõe que o preditor tenha um impacto linear em seus incrementos. Para testar a suposição, você pode comparar um modelo no qual …

10 regression  logistic  references  ordinal-data 

Na regressão logística, um odds ratio de 2 significa que o evento é 2 vezes mais provável, dado um aumento de uma unidade no preditor. Na regressão de Cox, uma taxa de risco de 2 significa que o evento ocorrerá duas vezes mais a cada momento, dado um aumento de …

10 logistic  cox-model  odds-ratio  hazard