Perguntas com a marcação «logistic»

Gostaria de entender alguns fatos sobre os estimadores de máxima verossimilhança (MLEs) para regressões logísticas. É verdade que, em geral, o MLE para regressão logística é tendencioso? Eu diria "sim". Eu sei, por exemplo, que a dimensão da amostra está relacionada ao viés assintótico dos MLEs. Você conhece algum exemplo …

10 logistic  maximum-likelihood  unbiased-estimator  bias 

Eu tenho um modelo de regressão logística binária com um DV (doença: sim / não) e 5 preditores (dados demográficos [idade, sexo, tabagismo (sim / não)], um índice médico (ordinal) e um tratamento aleatório [sim / não ]). Também modelei todos os termos de interação bilateral. As principais variáveis ​​estão …

10 regression  logistic  multiple-regression  bootstrap 

Estou tentando ajustar um modelo de tempo discreto no R, mas não sei como fazê-lo. Eu li que você pode organizar a variável dependente em linhas diferentes, uma para cada observação no tempo, e usar a glmfunção com um link logit ou cloglog. Neste sentido, tem três colunas: ID, Event(1 …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

A estatística razão de verossimilhança (também conhecida como desvio) G2G2G^2e o teste de falta de ajuste (ou qualidade de ajuste) são bastante simples de obter para um modelo de regressão logística (ajuste usando a glm(..., family = binomial)função) em R. No entanto, pode ser fácil ter algumas contagens de células …

10 r  chi-squared  logistic  generalized-linear-model  goodness-of-fit 

Este é apenas um exemplo que encontrei várias vezes, portanto não tenho dados de amostra. Executando um modelo de regressão linear em R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1é uma variável contínua. x2é categórico e possui três valores, por exemplo, "Baixo", "Médio" e "Alto". No entanto, a saída …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Alguém pode explicar em detalhes: O que significa rejeitar inferências? Como ele pode ser usado para aumentar a precisão do meu modelo? Eu tenho a idéia de rejeitar inferências no aplicativo de cartão de crédito, mas lutando com o pensamento de usá-lo para aumentar a precisão do meu modelo.

10 logistic 

Eu tenho um conjunto de dados perguntando às pessoas se elas já estiveram em um determinado local (por exemplo, A, B, C, D) e podem fazer mais de uma escolha. Depois, um espécime é retirado do nariz para ver se estão infectados com algum vírus. doença. Preciso descobrir o risco …

10 logistic 

Estou tentando interpretar o seguinte tipo de modelo logístico: mdl <- glm(c(suc,fail) ~ fac1 + fac2, data=df, family=binomial) É o resultado das predict(mdl)chances esperadas de sucesso para cada ponto de dados? Existe uma maneira simples de tabular as chances de cada nível de fator do modelo, em vez de todos …

10 r  logistic  generalized-linear-model 

Estou executando uma análise sobre a probabilidade de inadimplência de empréstimos usando regressão logística e florestas aleatórias. Quando uso regressão logística, a previsão é sempre '1' (o que significa bom empréstimo). Eu nunca vi isso antes e não sei por onde começar em termos de tentar resolver o problema. Existem …

10 regression  logistic  predictive-models  unbalanced-classes  scoring-rules 

Para uma tabela , duas maneiras de fazer inferência na tabela são através do teste exato de Fisher e também de uma regressão logística.2 × 22×22 \times 2 Foi-me dito que, usando um teste exato de Fisher, estamos interessados ​​apenas na presença de associação. Mas, com uma regressão logística, estamos …

10 regression  logistic  inference  contingency-tables  fishers-exact 

Em Descobrindo estatísticas usando o SPSS 4ª edição, por Andy Field, foi recomendável incluir o termo de interação entre a variável independente e sua variável de transformação de logaritmo natural correspondente para verificar a violação da suposição de linearidade. Qual é a teoria estatística por trás disso?xxxln(x)ln⁡(x)\ln(x) Esta é uma …

10 regression  logistic  assumptions 

Então, eu tenho lido alguns livros (ou partes deles) sobre modelagem ("Estratégias de modelagem de regressão" de F. Harrell, entre outros), já que minha situação atual é que preciso fazer um modelo logístico baseado em dados de resposta binária. Eu tenho dados contínuos, categóricos e binários (preditores) no meu conjunto …

9 logistic  predictive-models  feature-selection  regression-strategies 

Nos documentos de aprendizado do scikit sobre calibração de probabilidade, eles comparam a regressão logística com outros métodos e observam que a floresta aleatória é menos bem calibrada que a regressão logística. Por que a regressão logística é bem calibrada? Como alguém poderia arruinar a calibração de uma regressão logística …

9 regression  logistic  calibration 

Uma função no formato tem um nome padrão? Por exemplo, é uma função linear.ex/(1+ex)ex/(1+ex)e^x/(1+e^x)y=a+bxy=a+bxy = a + bx

9 logistic  neural-networks  deep-learning  terminology 

Com a regressão OLS aplicada à resposta contínua, pode-se construir a equação de regressão múltipla executando sequencialmente as regressões dos resíduos em cada covariável. Minha pergunta é: existe uma maneira de fazer isso com regressão logística via resíduos de regressão logística ? Ou seja, se eu quiser estimar usando a …

9 regression  logistic  residuals