Perguntas com a marcação «logistic»

Fiz um modelo de regressão logística que inclui um termo polinomial até o grau 2. Estou ciente de que a regressão logística modela a variável de resposta como uma função não linear dos preditores. Faz sentido incluir um termo polinomial na regressão logística?

8 logistic  polynomial 

R em ação (Kabacoff, 2011) sugere a seguinte rotina para testar sobredispersão em uma regressão logística: Ajuste a regressão logística usando distribuição binomial: model_binom <- glm(Species=="versicolor" ~ Sepal.Width, family=binomial(), data=iris) Ajuste a regressão logística usando distribuição quase-binomial: model_overdispersed <- glm(Species=="versicolor" ~ Sepal.Width, family=quasibinomial(), data=iris) Use o qui-quadrado para testar a …

8 r  regression  distributions  logistic  overdispersion 

As pessoas que trabalham com regressão logística estão familiarizadas com a questão da separação perfeita: se você tiver uma variável com valores específicos associados a apenas um dos dois resultados (digamos um binário, de xxxmodo que todas as observações com x = 1x=1x=1 tenham resultado = 1 ), a probabilidade …

8 logistic  separation 

Meu projeto atual pode exigir que eu construa um modelo para prever o comportamento de um determinado grupo de pessoas. o conjunto de dados de treinamento contém apenas 6 variáveis ​​(id é apenas para fins de identificação): id, age, income, gender, job category, monthly spend em que monthly spendé a …

8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 

Eu construí um modelo de regressão logística em R e, embora o resultado pareça ser satisfatório até certo ponto, há uma pergunta que não consigo resolver. Não tenho certeza se minha abordagem está correta. Eu sei que o objetivo geral do modelo logístico é prever a probabilidade de sucesso de …

8 probability  distributions  logistic  binomial 

Eu tenho o seguinte tipo de dados (codificado em R): v.a = c('cat', 'dog', 'dog', 'goat', 'cat', 'goat', 'dog', 'dog') v.b = c(1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2) v.c = c('blue', 'red', 'blue', 'red', 'red', 'blue', 'yellow', 'yellow') set.seed(12) v.d = rnorm(8) aov(v.a ~ v.b + v.c + …

8 r  logistic  anova  categorical-data  multinomial 

Tenho dados de pesquisas categóricas sobre as atitudes das pessoas em relação a uma determinada área política de 13 países. A variável de resposta é categórica e inclui 4 respostas distintas que não podem ser solicitadas. Eu gostaria de construir um modelo multinomial de múltiplos níveis de interceptação aleatória e …

8 regression  logistic  multinomial 

Na regressão linear, as transformações das variáveis ​​explicativas são feitas para ter correlação máxima com a variável dependente. Qual é a melhor medida de escolha entre várias transformações na regressão logística, pois a variável dependente é binária e não contínua? O objetivo final é maximizar a sustentação (potência preditiva) do …

8 regression  logistic 

Várias postagens ( aqui e aqui ) sugerem que a regressão beta é mais apropriada quando a variável dependente é naturalmente limitada entre 0 e 1. Minha pergunta é, deixando de lado a adequação, é tecnicamente incorreto ajustar uma regressão logística à variável de resposta proporcional? R emitirá um aviso, …

8 regression  logistic  proportion 

Estou tentando executar uma regressão de Cox em um exemplo de conjunto de dados de 2.000.000 de linhas da seguinte maneira, usando apenas R. Esta é uma tradução direta de um PHREG no SAS. A amostra é representativa da estrutura do conjunto de dados original. ## library(survival) ### Replace 100000 …

8 r  logistic  survival  sas  cox-model 

Existem conceitos ou teorias estatísticas sobre como medir efetivamente a atualidade para onde eventos recentes ganham mais peso que os mais antigos. Estou criando um modelo de regressão logística e gostaria de aplicar um ajuste a vários fatores com base na recorrência dos eventos. ... ou, é puramente minha decisão …

8 regression  logistic 

Estou tentando ajustar um modelo log-linear a um grande número de variáveis ​​dos dados da pesquisa. Existem alguns motivos pelos quais pode ser preferível ajustar as regressões logísticas a esses dados. Várias autoridades sugerem que estes são equivalentes. No entanto, tenho alguns motivos para duvidar disso. Os modelos log-linear tratam …

8 logistic  interaction  log-linear 

Tenho problemas para encontrar uma solução sobre como executar um teste post-hoc (Tukey HSD) após uma ANOVA de medidas repetidas de dois fatores (ambos em indivíduos) em R. Para a ANOVA, usei a função aov: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Depois de ler as respostas para outras …

8 r  anova  repeated-measures  post-hoc  tukey-hsd  goodness-of-fit  curve-fitting  sem  latent-variable  mplus  anova  post-hoc  tukey-hsd  markov-process  image-processing  r  time-series  causality  granger-causality  anova  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model  r  matlab  data-transformation  multinomial  notation  estimation  nonparametric  logistic  r  missing-data  multiple-imputation  mice 

Eu tenho dois grupos de 10 participantes que foram avaliados três vezes durante um experimento. Para testar as diferenças entre os grupos e nas três avaliações, executei um ANOVA de desenho misto 2x3 com group(controle, experimental), time(primeiro, segundo, três) e group x time. Ambos timee groupresultaram significativos, além de haver …

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 

Eu tenho uma variável dicotômica , que não possui uma proporção determinada a priori de 0 e 1 e uma variável contínua b .UMAAAbbb No cenário 1, decido para designar como a independente variável X , e b como a dependente variel y . Em seguida, testei X contra y …

8 logistic  t-test  wilcoxon-mann-whitney