Preguntas etiquetadas con logistic

Hay varios documentos matemáticos que describen el lazo bayesiano, pero quiero probar el código JAGS correcto que puedo usar. ¿Alguien podría publicar código BUGS / JAGS de muestra que implemente la regresión logística regularizada? Cualquier esquema (L1, L2, Elasticnet) sería genial, pero se prefiere Lasso. También me pregunto si hay …

13 bayesian  logistic  lasso  jags  regularization 

Supongamos que tenemos covariables y una variable de resultado binaria . Algunas de estas covariables son categóricas con múltiples niveles. Otros son continuos. ¿Cómo elegirías el "mejor" modelo? En otras palabras, ¿cómo elige qué covariables incluir en el modelo?nnnx1,…,xnx1,…,xnx_1, \dots, x_nyyy ¿Modelaría con cada una de las covariables individualmente usando …

13 logistic  regression-strategies 

Esta pregunta surge de mi confusión real sobre cómo decidir si un modelo logístico es lo suficientemente bueno. Tengo modelos que usan el estado de pares proyecto individual dos años después de que se forman como una variable dependiente. El resultado es exitoso (1) o no (0). Tengo variables independientes …

13 r  logistic  goodness-of-fit  residuals 

Quiero predecir un problema de salud. Tengo 3 categorías de resultados que están ordenadas: 'normal', 'leve' y 'grave'. Deseo predecir esto a partir de dos variables predictoras, un resultado de prueba (una covariable de intervalo continuo) y antecedentes familiares con este problema (sí o no). En mi muestra, las probabilidades …

13 logistic  ordered-logit 

Tengo el siguiente resultado de regresión logística: Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.5716 0.1734 3.297 0.000978 *** R1 -0.4662 0.2183 -2.136 0.032697 * R2 -0.5270 0.2590 -2.035 0.041898 * ¿Es apropiado informar esto de la siguiente manera: Coeficiente beta, cociente de probabilidades, valor Z, valor P. En …

13 logistic 

Tengo una pregunta conceptual sobre "estadísticas básicas". Como estudiante, me gustaría saber si estoy pensando en esto totalmente mal y por qué, si es así: Digamos que estoy tratando hipotéticamente de ver la relación entre "problemas de manejo de la ira" y decir divorcio (sí / no) en una regresión …

13 regression  logistic 

Estoy ajustando una regresión logística paso a paso en un conjunto de datos en SPSS. En el procedimiento, estoy ajustando mi modelo a un subconjunto aleatorio que es de aprox. 60% de la muestra total, lo que equivale a unos 330 casos. Lo que me parece interesante es que cada …

13 logistic  spss  stepwise-regression 

Estoy ejecutando un modelo logístico. El conjunto de datos del modelo real tiene más de 100 variables, pero elijo un conjunto de datos de prueba en el que hay alrededor de 25 variables. Antes de eso también hice un conjunto de datos que tenía 8-9 variables. Me dicen que los …

13 model-selection  logistic  aic 

En R, hay tres métodos para formatear los datos de entrada para una regresión logística usando la glmfunción: Los datos pueden estar en formato "binario" para cada observación (por ejemplo, y = 0 o 1 para cada observación); Los datos pueden estar en el formato "Wilkinson-Rogers" (por ejemplo, y = …

13 r  logistic  generalized-linear-model 

Voy a seguir el curso DeepAI de Cousera (video 1 de la Semana 3 "Visión general de las redes neuronales") y Andrew Ng explica cómo cada capa en una red neuronal es solo otra regresión logística, pero no explica cómo hace que las cosas sean más precisas. Entonces, en una …

13 logistic  neural-networks 

He estado usando el ajuste del modelo caret, pero luego volví a ejecutar el modelo usando el gbmpaquete. Entiendo que el caretpaquete usa gbmy el resultado debe ser el mismo. Sin embargo, solo una ejecución de prueba rápida usando data(iris)muestra una discrepancia en el modelo de aproximadamente 5% usando RMSE …

13 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 

PREFACIO: No me importan los méritos de usar un límite o no, ni cómo se debe elegir un límite. Mi pregunta es puramente matemática y debido a la curiosidad. La regresión logística modela la probabilidad condicional posterior de la clase A versus la clase B y se ajusta a un …

13 logistic  predictive-models  unbalanced-classes 

Estoy tratando de entender la regresión logística de Firth (método de manejo de separación perfecta / completa o cuasi-completa en regresión logística) para poder explicarlo a otros en términos simplificados. ¿Alguien tiene una explicación tonta de qué modificación está haciendo la estimación de Firth a MLE? Leí, lo mejor que …

13 logistic  maximum-likelihood  separation 

Actualmente estoy leyendo el excelente libro de Kruschke "Doing Bayesian Data Analysis". Sin embargo, el capítulo sobre regresión logística jerárquica (Capítulo 20) es algo confuso. La figura 20.2 describe una regresión logística jerárquica donde el parámetro de Bernoulli se define como la función lineal en los coeficientes transformados a través …

13 regression  bayesian  logistic  multilevel-analysis 

Estoy trabajando en una regresión logística múltiple en R usando glm. Las variables predictoras son continuas y categóricas. Un extracto del resumen del modelo muestra lo siguiente: Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 2.451e+00 2.439e+00 1.005 0.3150 Age 5.747e-02 3.466e-02 1.658 0.0973 . BMI -7.750e-02 7.090e-02 -1.093 0.2743 …

13 r  logistic  interpretation  p-value