Perguntas com a marcação «logistic»

Eu tenho uma pergunta sobre o viés variável omitido na regressão logística e linear. Digamos que eu omita algumas variáveis ​​de um modelo de regressão linear. Finja que essas variáveis ​​omitidas não estão correlacionadas com as variáveis ​​que incluí no meu modelo. Essas variáveis ​​omitidas não influenciam os coeficientes no …

17 regression  logistic  least-squares  bias 

Eu executei essa regressão logística ordinal em R: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) Eu recebi este resumo do modelo: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg -0.2335 0.06855 -3.406 Intercepts: Value Std. Error t value …

17 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

Eu tenho dois grupos de sujeitos, A e B, cada um com um tamanho de aproximadamente 400 e cerca de 300 preditores. Meu objetivo é construir um modelo de previsão para uma variável de resposta binária. Meu cliente deseja ver o resultado da aplicação do modelo criado de A em …

17 pca  logistic  predictive-models  robust 

Estamos trabalhando com algumas regressões logísticas e percebemos que a probabilidade média estimada sempre é igual à proporção de uma na amostra; isto é, a média dos valores ajustados é igual à média da amostra. Alguém pode me explicar o motivo ou me dar uma referência para encontrar essa demonstração?

17 regression  logistic  modeling  generalized-linear-model  maximum-likelihood 

Eu tenho um modelo montado (da literatura). Eu também tenho os dados brutos para as variáveis ​​preditivas. Qual é a equação que devo usar para obter probabilidades? Basicamente, como combinar dados brutos e coeficientes para obter probabilidades?

17 regression  logistic 

Espero poder fazer esta pergunta da maneira correta. Eu tenho acesso aos dados play-by-play, por isso é mais um problema com a melhor abordagem e a construção correta dos dados. O que pretendo fazer é calcular a probabilidade de ganhar um jogo da NHL, considerando a pontuação e o tempo …

17 time-series  probability  logistic 

Para calibrar um nível de confiança para uma probabilidade de aprendizado supervisionado (digamos, mapear a confiança de um SVM ou de uma árvore de decisão usando dados superamostrados), um método é usar o Escala de Platt (por exemplo, Obtendo Probabilidades Calibradas do Impulso ). Basicamente, utiliza-se regressão logística para mapear …

17 logistic  cross-validation  calibration 

Dados básicos : Eu tenho ~ 1.000 pessoas marcadas com avaliações: '1,' [bom] '2,' [meio] ou '3' [ruim] - esses são os valores que estou tentando prever para as pessoas no futuro . Além disso, tenho algumas informações demográficas: gênero (categórico: M / F), idade (numérico: 17-80) e raça (categórica: …

17 r  regression  logistic  missing-data  ordered-logit 

Um grupo de pessoas responde a uma pergunta. A resposta pode ser "sim" ou "não". O pesquisador deseja saber se a idade está associada ao tipo de resposta. A associação foi avaliada através de uma regressão logística em que a idade é a variável explicativa e o tipo de resposta …

17 regression  logistic  t-test 

A questão Estou lutando para entender como a previsão é mantida dentro do intervalo ao fazer a classificação binária com o Gradient Boosting.[0,1][0,1][0,1] Assumir que estamos a trabalhar sobre um problema de classificação binária, e a função objectiva é a perda de registo, , onde y é a variável de …

17 logistic  classification  boosting 

Estou tentando usar a perda ao quadrado para fazer a classificação binária em um conjunto de dados de brinquedo. Estou usando o mtcarsconjunto de dados, use milhas por galão e peso para prever o tipo de transmissão. O gráfico abaixo mostra os dois tipos de dados do tipo de transmissão …

16 r  machine-learning  logistic  optimization  loss-functions 

Eu sei que os Pearson Residuals padronizados são obtidos de uma maneira probabilística tradicional: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} Residuais de Deviance e Deviance são obtidos de uma maneira mais estatística (a contribuição de cada ponto para a probabilidade): di=si−2[yilogπi^+(1−yi)log(1−πi)]−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√di=si−2[yilog⁡πi^+(1−yi)log⁡(1−πi)] d_i = s_i \sqrt{-2[y_i \log \hat{\pi_i} + (1 - y_i)\log(1-\pi_i)]} onde …

16 regression  logistic  generalized-linear-model  residuals  deviance 

Pelo que entendi, uma rede neural artificial de perceptron / camada única com uma função de ativação sigmóide logística é o mesmo modelo que a regressão logística. Ambos os modelos são dados pela equação: F( x ) = 11 - e- βXF(x)=11-e-βXF(x) = \frac{1}{1-e^{-\beta X}} O algoritmo de aprendizado do …

16 logistic  communication 

Em Regressão logística, é necessário estar tão preocupado com a multicolinearidade quanto na regressão OLS direta? Por exemplo, com uma regressão logística, onde existe multicolinearidade, você precisa ser cauteloso (como faria na regressão OLS) ao deduzir inferência dos coeficientes Beta? Para a regressão OLS, uma "correção" para multicolinearidade alta é …

16 regression  logistic  multicollinearity 

Minha pergunta é: Qual é a relação matemática entre a distribuição Beta e os coeficientes do modelo de regressão logística ? Para ilustrar: a função logística (sigmóide) é dada por f(x)=11+exp(−x)f(x)=11+exp⁡(−x)f(x) = \frac{1}{1+\exp(-x)} e é usado para modelar probabilidades no modelo de regressão logística. Seja AAA um resultado pontuado dicotômico …

16 regression  logistic  mathematical-statistics  beta-distribution