Preguntas etiquetadas con logistic

Fig 1. Función logística Fig. 2. Función sigmoidea ¿Se parece más a una función sigmoidea generalizada en la que podrías tener un valor máximo más alto?

16 logistic 

Encontré algunos pros del análisis discriminante y tengo preguntas sobre ellos. Entonces: Cuando las clases están bien separadas, las estimaciones de los parámetros para la regresión logística son sorprendentemente inestables. Los coeficientes pueden llegar al infinito. LDA no sufre de este problema. Si el número de características es pequeño y …

16 regression  logistic  multivariate-analysis  discriminant-analysis 

En mi estudio mediré la carga de trabajo con varias métricas. Con variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC), actividad electrodérmica (AED) y con una escala subjetiva (IWS). Después de la normalización, el IWS tiene tres valores: Carga de trabajo inferior a lo normal La carga de trabajo es promedio La …

16 r  logistic  lme4-nlme  ordered-logit  polr 

Creo que tengo una confusión fundamental sobre cómo funcionan las funciones en la regresión logística (o tal vez solo funciona en su conjunto). ¿Cómo es que la función h (x) produce la curva que se ve a la izquierda de la imagen? Veo que este es un gráfico de dos …

15 logistic  data-visualization  function 

Estoy tratando de usar lme4::glmer() para ajustar un modelo mixto binomial generalizado (GLMM) con una variable dependiente que no es binaria, sino una variable continua entre cero y uno. Uno puede pensar en esta variable como una probabilidad; de hecho, es la probabilidad según lo informado por sujetos humanos (en …

15 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

Estoy experimentando con el algoritmo de la máquina de aumento de gradiente a través del caretpaquete en R. Usando un pequeño conjunto de datos de admisión a la universidad, ejecuté el siguiente código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Digamos que tenemos el siguiente problema: Predecir qué clientes tienen más probabilidades de dejar de comprar en nuestra tienda en los próximos 3 meses. Para cada cliente, sabemos el mes en que uno comenzó a comprar en nuestra tienda y, además, tenemos muchas características de comportamiento en agregados mensuales. El …

15 logistic  survival  cox-model 

He estado pensando en este problema. La función logística habitual para modelar datos binarios es: Sin embargo, ¿es la función logit, que es una curva en forma de S, siempre la mejor para modelar los datos? Tal vez tenga razones para creer que sus datos no siguen la curva en …

15 logistic  references  link-function 

En la regresión lineal (pérdida al cuadrado), usando una matriz tenemos una notación muy concisa para el objetivo minimize ∥Ax−b∥2minimize ‖Ax−b‖2\text{minimize}~~ \|Ax-b\|^2 Donde es la matriz de datos, son los coeficientes y b es la respuesta.x bAAAxxxbbb ¿Existe una notación matricial similar para el objetivo de regresión logística? Todas las …

15 regression  logistic  linear-model  notation 

Estoy tratando de duplicar los resultados de sklearnla biblioteca de regresión logística usando el glmnetpaquete en R. A partir de la documentación desklearn regresión logística , está tratando de minimizar la función de costo bajo penalización l2 minw,c12wTw+C∑i=1Nlog(exp(−yi(XTiw+c))+1)minw,c12wTw+C∑i=1norteIniciar sesión⁡(Exp⁡(-yyo(XyoTw+C))+1)\min_{w,c} \frac12 w^Tw + C\sum_{i=1}^N \log(\exp(-y_i(X_i^Tw+c)) + 1) De las viñetas de …

15 r  logistic  python  scikit-learn  glmnet 

Tengo dificultad para derivar el hessiano de la función objetivo, l(θ)l(θ)l(\theta) , en regresión logística donde l(θ)l(θ)l(\theta) es: l(θ)=∑i=1m[yilog(hθ(xi))+(1−yi)log(1−hθ(xi))]l(θ)=∑i=1m[yilog⁡(hθ(xi))+(1−yi)log⁡(1−hθ(xi))] l(\theta)=\sum_{i=1}^{m} \left[y_{i} \log(h_\theta(x_{i})) + (1- y_{i}) \log (1 - h_\theta(x_{i}))\right] hθ(x)hθ(x)h_\theta(x) es una función logística. El Hessian esXTDXXTDXX^T D X . Traté de deducirlo calculando∂2l(θ)∂θi∂θj∂2l(θ)∂θi∂θj\frac{\partial^2 l(\theta)}{\partial \theta_i \partial \theta_j} , pero …

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Recientemente recibí la siguiente pregunta por correo electrónico. Publicaré una respuesta a continuación, pero estaba interesado en escuchar lo que otros pensaban. ¿Llamarías a la regresión logística una prueba no paramétrica? Según tengo entendido, simplemente etiquetar una prueba no paramétrica porque sus datos no se distribuyen normalmente, es insuficiente. Tiene …

15 hypothesis-testing  logistic  nonparametric 

Tengo un conjunto de datos en el que la tasa de eventos es muy baja (40,000 de ). Estoy aplicando regresión logística en esto. He tenido una discusión con alguien donde se descubrió que la regresión logística no daría una buena matriz de confusión en datos de tan baja tasa …

15 logistic 

Uno de los predictores en mi modelo logístico ha sido transformado logarítmicamente. ¿Cómo interpreta el coeficiente estimado del predictor transformado logarítmico y cómo calcula el impacto de ese predictor en la razón de probabilidades?

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Hice un modelo de regresión logística usando glm en R. Tengo dos variables independientes. ¿Cómo puedo trazar el límite de decisión de mi modelo en el diagrama de dispersión de las dos variables? Por ejemplo, ¿cómo puedo trazar una figura como: http://onlinecourses.science.psu.edu/stat557/node/55 Gracias.

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