Perguntas com a marcação «logistic»

Postei isso no início da semana e retirei a pergunta quando encontrei uma boa fonte, não querendo perder tempo das pessoas. Não tenho feito muito progresso, temo. Ao tentar ser um bom cidadão aqui, tornarei o problema o mais claro possível. Eu suspeito que haverá poucos compradores. Eu tenho um …

8 regression  bayesian  repeated-measures  multilevel-analysis  logistic 

Eu ajustei uma regressão logística bayesiana no WinBugs e ele tem um termo de interação. Algo assim: P r o b (yEu= 1 ) =l o g i t- 1( a +b1∗xEu+b2∗WEu+b3∗xEu∗WEu)Prob(yi=1)=logit−1(a+b1∗xi+b2∗wi+b3∗xi∗wi)\mathrm{Prob}(y_{i}=1) = \mathrm{logit}^{-1} (a + b_{1}*x_{i} + b_{2}*w_{i} + b_{3}*x_{i}*w_{i}) onde é uma variável contínua padronizada é uma variável …

8 logistic  bayesian  statistical-significance  interaction 

Portanto, nossos dados estão estruturados da seguinte forma: Temos participantes, cada participante pode ser categorizado em 3 grupos ( G \ em {A, B, C} ) e, para cada participante, temos N amostras de uma variável contínua. E estamos tentando prever valores que são 0 ou 1.MMM ∈A,B,C∈A,B,C\in {A,B,C}NNN Como …

8 logistic  matlab  interaction 

Eu tenho um dado que onde o resultado é a proporção de uma espécie observada em uma área por uma máquina em 2 dias separados. Como o resultado é uma proporção e não inclui 0 ou 1, usei uma regressão beta para ajustar-se ao modelo. A temperatura é usada como …

8 regression  logistic  multiple-regression  beta-regression 

Recentemente, vi um termo "semi-paramétrico" nas respostas da minha pergunta, mas não entendi realmente o que esse termo significa. Wikipedia diz Em estatística, um modelo semiparamétrico é um modelo estatístico que possui componentes paramétricos e não paramétricos. E fornece o modelo de riscos proporcionais de Cox como exemplo. Vejo o …

8 logistic  generalized-linear-model  nonparametric  parametric 

Considere uma regressão logística nesses dados: X1 X2 Y 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 R aceita três representações diferentes dos dados: uma linha por entrada da tabela e duas representações condensadas (uma com pesos, …

8 r  logistic 

Já existem posts sobre avisos de R lidando com regressão logística e separação linear como esta . Eu só quero ter certeza de que, no Python Scikit Learn, esse problema foi resolvido pela parte da regularização L1 / L2 na função de otimização. Em outras palavras, é seguro dizer que …

8 logistic  python  regularization  separation 

Dada a experiência a seguir, qual é o método estatístico correto para responder à pergunta abaixo: Um participante recebe as imagens consecutivamente e é obrigado a responder se viu um objeto ou um rosto após cada foto. Em cada tentativa (apresentação da imagem), a imagem apresentada (1 de 210 faces …

8 hypothesis-testing  logistic  multiple-comparisons  paired-data 

TL; DR: Qual é correto para o BIC na regressão logística, no binômio agregado ou no Bernoulli ?NNNNNN ATUALIZAÇÕES NO INFERIOR Suponha que eu tenha um conjunto de dados ao qual gostaria de aplicar a regressão logística. Por uma questão de exemplo, suponha que grupos com participantes cada, para um …

7 r  logistic  generalized-linear-model  model-comparison  bic 

Há um problema de lição de casa em um livro que pede para verificar a propriedade de uma certa distribuição posterior, e estou tendo um pequeno problema com isso. A configuração é que você tem um modelo de regressão logística com um preditor e um uniforme inadequado antes de .R2R2\mathbb{R}^2 …

7 logistic  bayesian  posterior  improper-prior 

Considere um planejamento fatorial dentro do sujeito e dentro do item, onde a variável de tratamento experimental possui dois níveis (condições). Seja m1o modelo máximo e m2o modelo sem correlações aleatórias. m1: y ~ condition + (condition|subject) + (condition|item) m2: y ~ condition + (1|subject) + (0 + condition|subject) + …

7 r  mixed-model  lme4-nlme  categorical-encoding  machine-learning  pandas  proportion  r  irt  distributions  conditional-probability  kernel-smoothing  r  data-visualization  r  mixed-model  sas  curve-fitting  matplotlib  data-visualization  python  matplotlib  regression  logistic  simulation  sas  jmp  logit  beta-regression  regression  maximum-likelihood  posterior 

O código abaixo gera um conjunto de dados de teste que consiste em uma série de probabilidades de "sinal" com ruído binomial ao seu redor. O código então usa 5000 conjuntos de números aleatórios como séries "explicativas" e calcula o valor p da regressão logística para cada um. Acho que …

7 r  regression  logistic  p-value 

Estou obtendo a probabilidade de regressão logística. Eu vi duas versões diferentes: f(y|β)=∏i=1Nniyi!(ni−yi)!πyii(1−πi)ni−yi(1)(1)f(y|β)=∏i=1Nniyi!(ni−yi)!πiyi(1−πi)ni−yi\begin{equation} f(y|\beta)={\displaystyle \prod_{i=1}^{N} \frac{n_i} {y_i!(n_i-y_i)!}} \pi_{i}^{y_i}(1-\pi_i)^{n_i - y_i} \tag 1 \end{equation} Ou isto L(β0,β1)=∏i=1Np(xi)yi(1−p(xi))1−yi(2)(2)L(β0,β1)=∏i=1Np(xi)yi(1−p(xi))1−yi\begin{equation} L(\beta_0,\beta_1)= \displaystyle \prod_{i=1}^{N}p(x_i)^{y_i}(1-p(x_i))^{1-y_i} \tag 2 \end{equation} Por que existe Na equação 1?niyi!(ni−yi)!niyi!(ni−yi)!\frac{n_i} {y_i!(n_i-y_i)!} Fontes: Primeiro: https://czep.net/stat/mlelr.pdf (página 3 equ. 2) Segundo: http://www.stat.cmu.edu/~cshalizi/uADA/12/lectures/ch12.pdf (página 5 …

7 logistic  maximum-likelihood  likelihood 

A regressão logística, usada na classificação binária, usa a função logística como modelo para a probabilidade subjacente da variável de resultado. Possui algumas propriedades úteis e essenciais para a montagem desse modelo. Por exemplo, está aumentando monotonicamente, tende a 1 quando x tende ao infinito, tende a 0 quando x …

7 regression  logistic 

Eu tenho um modelo de regressão logística binária derivada passo a passo. Eu usei a calibrate(, bw=200, bw=TRUE)função no rmspacote em R para estimar sua calibração futura. A saída é fornecida abaixo e mostra a estimativa da curva de calibração corrigida por overfitting de autoinicialização para o modelo de logística …

7 r  logistic  multiple-regression  regression-strategies  calibration