Perguntas com a marcação «ordered-logit»

O modelo logit ordenado (também conhecido como regressão logística ordenada / ordinal) é uma extensão da regressão logística de uma variável dependente binária para uma variável dependente ordinal. Um caso especial comum é o modelo de probabilidades proporcionais.



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Interpretação da regressão logística ordinal
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 …


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Coeficiente negativo na regressão logística ordenada
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 …


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Qual é a intuição por trás de amostras intercambiáveis ​​sob a hipótese nula?
Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste não-paramétrico como Mann-Whitney-U-testlevaria a mais informações …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

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Teste de Brant em R [fechado]
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela fique no tópico de Validação cruzada. Fechado há 6 meses . Ao testar a suposição de regressão paralela na regressão logística ordinal, percebo que existem várias …


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Pacote GBM vs. Caret usando GBM
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 …





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Prevendo logit ordenado em R
Estou tentando fazer uma regressão logit ordenada. Estou executando o modelo assim (apenas um pequeno modelo burro que estima o número de empresas em um mercado a partir de medidas de renda e população). Minha pergunta é sobre previsões. nfirm.opr<-polr(y~pop0+inc0, Hess = TRUE) pr_out<-predict(nfirm.opr) Quando executo o prognóstico (que estou …

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