Perguntas com a marcação «logit»

Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Eu tenho um modelo de logit que cria um número entre 0 e 1 para muitos casos, mas como podemos interpretar isso? Vamos dar um caso com um logit de 0,20 Podemos afirmar que há 20% de probabilidade de um caso pertencer ao grupo B versus ao grupo A? essa …

26 regression  logistic  logit 

Qual é a diferença entre regressão logística e logit? Entendo que eles são semelhantes (ou até a mesma coisa), mas alguém poderia explicar a (s) diferença (ões) entre esses dois? Um é sobre probabilidades?

21 regression  logistic  terminology  logit  odds 

Alguém pode fornecer uma lista clara de diferenças entre regressão log-linear e regressão logística? Entendo que o primeiro é um modelo de regressão linear simples, mas não estou claro quando cada um deve ser usado.

21 regression  logistic  logit  log-linear 

Eu executei um modelo de logit multinomial no JMP e obtive resultados que incluíam o AIC e os valores de p do qui-quadrado para cada estimativa de parâmetro. O modelo tem um resultado categórico e 7 variáveis ​​explicativas categóricas. Depois, encaixeimultinom o que eu pensava que construiria o mesmo modelo …

20 r  logistic  multinomial  logit  jmp 

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 

Em um modelo de logit, existe uma maneira mais inteligente de determinar o efeito de uma variável ordinal independente do que usar variáveis ​​fictícias para cada nível?

18 logistic  logit  ordinal-data 

Eu tenho a seguinte função de probabilidade: Prob= 11 + e- zProb=11+e-z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} Onde z= B0 0+ B1X1+ ⋯ + BnXn.z=B0 0+B1X1+⋯+BnXn.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. Meu modelo parece Pr ( Y= 1 ) = 11 + exp( - [ - 3,92 + …

18 probability  logistic  logit 

Pode-se executar uma regressão logit em R usando esse código: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 Parece que o algoritmo de otimização convergiu - há informações sobre o número das etapas do algoritmo de pontuação do …

17 r  generalized-linear-model  optimization  algorithms  logit 

Suponha que tenhamos a resposta ordinal e um conjunto de variáveis que pensamos irá explicar . Em seguida, fazemos uma regressão logística ordenada de (matriz de projeto) em (resposta).y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:\{\text{Bad, Neutral, Good}\} \rightarrow \{1,2,3\}X:=[x1,x2,x3]X:=[x1,x2,x3]X:=[x_1,x_2,x_3]yyyXXXyyy Suponha que o coeficiente estimado de , chame-o , na regressão logística ordenada …

17 logit  odds-ratio  ordered-logit 

Estou usando uma regressão logística binomial para identificar se a exposição has_xou has_yafeta a probabilidade de um usuário clicar em algo. Meu modelo é o seguinte: fit = glm(formula = has_clicked ~ has_x + has_y, data=df, family = binomial()) Esta é a saída do meu modelo: Call: glm(formula = has_clicked …

15 regression  logistic  standard-error  logit 

Como testar a igualdade simultânea de coeficientes escolhidos no modelo logit ou probit? Qual é a abordagem padrão e qual é a abordagem do estado da arte?

14 hypothesis-testing  logit  probit 

Recentemente, tenho me interessado em implementar um modelo de regressão beta, para um resultado proporcional. Observe que esse resultado não se encaixaria em um contexto binomial, porque não há um conceito significativo de "sucesso" discreto nesse contexto. De fato, o resultado é na verdade uma proporção de durações; o numerador …

14 logit  beta-regression 

Estive usando o ajuste de modelo caret, mas depois executei novamente o modelo usando o gbmpacote. Entendo que o caretpacote usa gbme a saída deve ser a mesma. No entanto, apenas um teste rápido usando data(iris)mostra uma discrepância no modelo de cerca de 5% usando RMSE e R ^ 2 …

12 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

Gostaria de executar uma regressão logística ordinal em Python - para uma variável de resposta com três níveis e com alguns fatores explicativos. O statsmodelspacote suporta os modelos binário de logit e multinomial logit (MNLogit), mas não o logit ordenado. Como a matemática subjacente não é tão diferente, gostaria de …

12 categorical-data  python  logit  ordered-logit  statsmodels