Perguntas com a marcação «logistic»

Refere-se geralmente a procedimentos estatísticos que utilizam a função logística, mais comumente várias formas de regressão logística




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Quais são os valores corretos para precisão e rechamada em casos extremos?
Precisão é definida como: p = true positives / (true positives + false positives) É verdade que, como true positivese false positivesabordagem 0, a precisão se aproxima de 1? Mesma pergunta para recall: r = true positives / (true positives + false negatives) No momento, estou implementando um teste estatístico …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

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Traçando intervalos de confiança para as probabilidades previstas a partir de uma regressão logística
Ok, eu tenho uma regressão logística e usei a predict()função para desenvolver uma curva de probabilidade com base em minhas estimativas. ## LOGIT MODEL: library(car) mod1 = glm(factor(won) ~ as.numeric(bid), data=mydat, family=binomial(link="logit")) ## PROBABILITY CURVE: all.x <- expand.grid(won=unique(won), bid=unique(bid)) y.hat.new <- predict(mod1, newdata=all.x, type="response") plot(bid<-000:1000,predict(mod1,newdata=data.frame(bid<-c(000:1000)),type="response"), lwd=5, col="blue", type="l") Isso é …




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O que significa o nome "Regressão Logística"?
Estou verificando uma implementação da Regressão Logística a partir daqui . Depois de ler esse artigo, parece que a parte importante é encontrar os melhores coeficientes para determinar a função sigmóide. Então, eu me pergunto por que esse método é chamado de "Regressão Logística". Está relacionado à função logarítmica? Talvez …





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Como a regressão logística usa a distribuição binomial?
Estou tentando entender como a regressão logística usa a distribuição binomial. Digamos que estou estudando o sucesso do ninho em pássaros. A probabilidade de um ninho ter sucesso é de 0,6. Usando a distribuição binomial, posso calcular a probabilidade de r sucessos dados em n tentativas (número de ninhos estudados). …


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