Preguntas etiquetadas con logistic

Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Según tengo entendido, el valor beta exponencial de una regresión logística es la razón de posibilidades de esa variable para la variable dependiente de interés. Sin embargo, el valor no coincide con la razón de probabilidades calculada manualmente. Mi modelo predice retraso en el crecimiento (una medida de desnutrición) usando, …

10 regression  logistic  interpretation  odds-ratio 

Estoy tratando de encontrar la mejor manera de predecir el monto del pago para una agencia de cobros. La variable dependiente solo es distinta de cero cuando se ha realizado un pago. Es comprensible que haya una cantidad abrumadora de ceros porque la mayoría de las personas no pueden ser …

10 regression  predictive-models  logistic 

Obtuve el modelo para la regresión logística para multiclase que viene dada por PAG( Y= j | X( i )) = exp( θTjX( i ))1 + ∑km = 1Exp( θTmetroX( i ))P(Y=j|X(i))=exp⁡(θjTX(i))1+∑m=1kexp⁡(θmTX(i)) P(Y=j|X^{(i)}) = \frac{\exp(\theta_j^TX^{(i)})}{1+ \sum_{m=1}^{k}\exp(\theta_m^T X^{(i)})} donde k es el número de clases theta es el parámetro a estimar …

10 logistic  multinomial 

¿Cuáles son los supuestos adecuados de la regresión logística multinomial? ¿Y cuáles son las mejores pruebas para satisfacer estos supuestos utilizando SPSS 18?

10 logistic  spss  assumptions  multinomial  multinomial-logit 

Estoy tratando de determinar si las probabilidades simples funcionarán para mi problema o si será mejor usar (y aprender) métodos más sofisticados como la regresión logística. La variable de respuesta en este problema es una respuesta binaria (0, 1). Tengo varias variables predictoras que son todas categóricas y desordenadas. Estoy …

10 r  probability  logistic 

¿Existen supuestos particulares con respecto a los errores para la regresión logística, como la variación constante de los términos de error y la normalidad de los residuos? También típicamente cuando tiene puntos que tienen una distancia de Cook mayor a 4 / n, ¿los elimina? Si los elimina, ¿cómo puede …

10 regression  logistic  residuals  diagnostic  cooks-distance 

Estoy modelando algunos datos donde creo que tengo dos efectos aleatorios cruzados. Pero el conjunto de datos no está equilibrado, y no estoy seguro de qué se debe hacer para tenerlo en cuenta. Mis datos son un conjunto de eventos. Un evento ocurre cuando un cliente se reúne con un …

10 r  mixed-model  random-effects-model  logistic 

Estoy construyendo un modelo de propensión utilizando la regresión logística para un cliente de servicios públicos. Mi preocupación es que, de la muestra total, mis cuentas "malas" son solo del 5%, y el resto son buenas. Estoy prediciendo 'malo'. ¿El resultado será sesgado? ¿Cuál es la óptima 'mala a buena …

10 logistic  modeling 

Recientemente he usado la escala de Platt de salidas SVM para estimar las probabilidades de eventos predeterminados. Las alternativas más directas parecen ser la "Regresión logística del núcleo" (KLR) y la "Máquina de vectores de importación" relacionada. ¿Alguien puede decir qué método de kernel que da resultados de probabilidad es …

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Tengo que hacer una regresión logística binaria con muchas variables independientes. La mayoría de ellos son binarios, pero algunas de las variables categóricas tienen más de dos niveles. ¿Cuál es la mejor manera de lidiar con tales variables? Por ejemplo, para una variable con tres valores posibles, supongo que se …

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Estoy confundido por las declaraciones en una página web de la UCLA sobre la regresión logística de efectos mixtos. Muestran una tabla de coeficientes de efectos fijos al ajustar dicho modelo y el primer párrafo a continuación parece interpretar los coeficientes exactamente como una regresión logística normal. Pero luego, cuando …

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He estado revisando la documentación de sklearn pero no puedo entender el propósito de estas funciones en el contexto de la regresión logística. Porque decision_functiondice que es la distancia entre el hiperplano y la instancia de prueba. ¿Cómo es útil esta información en particular? y cómo se relaciona esto con …

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He encontrado esta publicación: Si. El coeficiente refleja el cambio en las probabilidades de registro para cada incremento de cambio en el predictor ordinal. Esta especificación de modelo (muy común) supone que el predictor tiene un impacto lineal en sus incrementos. Para probar el supuesto, puede comparar un modelo en …

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En la regresión logística, una razón de probabilidad de 2 significa que el evento es 2 veces más probable dado un aumento de una unidad en el predictor. En la regresión de Cox, una razón de riesgo de 2 significa que el evento ocurrirá el doble de veces en cada …

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