Perguntas com a marcação «logistic»

Por que usaríamos probabilidades em vez de probabilidades ao realizar regressão logística?

8 regression  logistic  odds 

Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

Eu tenho uma regressão logística binária com apenas um preditor de fator fixo binário. A razão de eu não fazer isso como um quadrado de Chi ou o teste exato de Fisher é que também tenho vários fatores aleatórios (existem vários pontos de dados por indivíduo e os indivíduos estão …

8 r  logistic  generalized-linear-model  odds-ratio  relative-risk 

Teoricamente, o termo de interceptação em um modelo de regressão logística captura todos os efeitos não observados? Em outras palavras, em um modelo de regressão logística com um ajuste perfeito (ou seja, todas as variáveis ​​relevantes estão incluídas), o termo de interceptação deve ser zero, certo?

8 logistic  intercept 

Estou fazendo uma pesquisa usando regressão logística. 10 variáveis ​​influenciam a variável dependente. Um dos itens acima é categórico (por exemplo, entrega expressa, entrega padrão, etc.). Agora, quero classificar essas categorias com base na "força" de seus efeitos na variável dependente. Todos eles são significativos (pequeno valor p), mas acho …

8 regression  logistic  categorical-data  effect-size  ranking 

Eu tenho dados que descrevem com que frequência um evento ocorre durante uma hora ("número por hora", nph) e quanto tempo os eventos duram ("duração em segundos por hora", dph). Estes são os dados originais: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, …

8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 

Eu tenho usado a função glm.fit em R para ajustar parâmetros a um modelo de regressão logística. Por padrão, o glm.fit usa mínimos quadrados ponderados iterativamente para ajustar os parâmetros. Quais são algumas das razões pelas quais esse algoritmo falharia ao convergir quando usado para regressão logística?

8 r  logistic  generalized-linear-model  convergence  irls 

Tenho desenvolvido um modelo de regressão logística baseado em dados retrospectivos de um banco de dados nacional de trauma de traumatismo craniano no Reino Unido. O principal resultado é a mortalidade em 30 dias (indicada como Outcome30medida). Outras medidas em todo o banco de dados com evidências publicadas de efeito …

8 r  regression  logistic  splines 

Gostaria de especificar um modelo de regressão logística em que possuo o seguinte relacionamento: E[ YEu| XEu] = f( βxeu 1+ β2xeu 2)E[YEu|XEu]=f(βxEu1+β2xEu2)E[Y_i|X_i] = f(\beta x_{i1} + \beta^2x_{i2}) que é a função inversa de logit.fff Existe uma maneira "rápida" de fazer isso com funções R preexistentes ou existe um nome …

8 r  logistic  generalized-linear-model  nonlinear-regression 

Atualmente, estou modelando alguns dados usando uma regressão logística binária. A variável dependente possui um bom número de casos positivos e negativos - não é escassa. Eu também tenho um grande conjunto de treinamento (> 100.000) e o número de efeitos principais nos quais estou interessado é de cerca de …

8 regression  logistic  predictor  sparse 

Estou usando regressão logística para prever a probabilidade de ocorrência de um evento. Por fim, essas probabilidades são colocadas em um ambiente de produção, onde nos concentramos o máximo possível em atingir nossas previsões de "sim". Portanto, é útil ter uma idéia do que "hits" ou "não hits" definitivos podem …

8 r  logistic  classification  loss-functions  scoring-rules 

Estou realizando uma regressão logística com variáveis ​​independentes e 123 , 996 observações. Estou avaliando o ajuste do modelo para determinar se os dados atendem às premissas do modelo e produziram o seguinte gráfico de resíduos binados usando o pacote:242424123 , 996123,996123,996arm R Obviamente, existem alguns sinais ruins nesse gráfico: …

8 regression  logistic  residuals 

Eu tenho um conjunto de dados com uma variável de resposta binária (sobrevivência) e três variáveis ​​explicativas ( A= 3 níveis, B= 3 níveis, C= 6 níveis). Nesse conjunto de dados, os dados são bem equilibrados, com 100 indivíduos por ABCcategoria. Eu já estudou o efeito destes A, Be Cvariáveis …

8 logistic  unbalanced-classes  weighted-regression  rare-events  case-control-study 

Entendo que os coeficientes de uma equação logística podem ser interpretados como uma razão ímpar. Se um termo de regularização é adicionado ao controle para o ajuste excessivo, como isso altera a interpretação dos coeficientes?

8 logistic  interpretation  regression-coefficients  regularization  odds-ratio 

Venho brincando com a regressão logística com vários algoritmos de otimização de lote (gradiente conjugado, newton-raphson e vários métodos de quasinewton). Uma coisa que notei é que, às vezes, adicionar mais dados a um modelo pode tornar o treinamento do modelo muito menos demorado. Cada iteração requer a observação de …

8 logistic  references  optimization