Preguntas etiquetadas con logistic

Mi conjunto de datos está compuesto por la mortalidad total o la supervivencia de un organismo en tres tipos de sitios, costero, medio canal y en alta mar. Los números en la tabla a continuación representan el número de sitios. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 …

9 logistic  multiple-comparisons  chi-squared  r  text-mining  clustering  classification  feature-selection  unsupervised-learning  time-series  references  mode  hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap  normal-distribution  order-statistics  correlation  statistical-significance  spss  bayesian  beta-binomial 

Una pregunta reciente sobre alternativas a la regresión logística en R arrojó una variedad de respuestas que incluyeron randomForest, gbm, rpart, bayesglm y modelos aditivos generalizados. ¿Cuáles son las diferencias prácticas y de interpretación entre estos métodos y la regresión logística? ¿Qué suposiciones hacen (o no hacen) en relación con …

9 r  hypothesis-testing  logistic  random-forest 

Sé que el tamaño de la muestra afecta la potencia en cualquier método estadístico. Hay reglas para determinar cuántas muestras necesita una regresión para cada predictor. También escucho a menudo que el número de muestras en cada categoría en la variable dependiente de una regresión logística es importante. ¿Por qué …

9 logistic  assumptions  rare-events 

A pesar de las similitudes básicas como ambos modelos, la probabilidad de éxito en lugar de modelar la variable de respuesta directamente; Creo que hay respuestas más confiables que señalan las diferencias y similitudes entre estos modelos. Una diferencia es que, en logística, se puede usar un tipo diferente y …

9 regression  logistic  mathematical-statistics  irt 

Actualmente estoy estudiando sobre Regresión logística. Pero me estoy en el cálculo de la intercepción ( ) y el coeficiente ( ). Lo he estado buscando a través de Internet, pero solo obtengo tutoriales usando Microsoft Excel o funciones integradas en R. Escuché que se puede resolver con Maximum Likelihood, …

9 regression  machine-learning  logistic  maximum-likelihood 

Supongamos que reemplazamos la función de pérdida de la regresión logística (que normalmente es log-verosimilitud) con el MSE. Es decir, que la razón de probabilidad logarítmica sea una función lineal de los parámetros, pero minimice la suma de las diferencias al cuadrado entre la probabilidad estimada y el resultado (codificado …

9 logistic  maximum-likelihood  unbiased-estimator  mse 

Me sorprende que no pueda encontrar ningún artículo / conferencia sobre cómo uno puede incorporar Distribuciones de probabilidad de clase previa en clasificadores como Regresión logística o Bosque aleatorio. Entonces mi pregunta es: ¿Cómo se puede incorporar la distribución de probabilidad de clase previa en la regresión logística o los …

9 logistic  bayesian  random-forest  prior 

Mi colega y yo estamos tratando de entender la diferencia entre la regresión logística y un SVM. Claramente están optimizando diferentes funciones objetivas. ¿Es un SVM tan simple como decir que es un clasificador discriminatorio que simplemente optimiza la pérdida de la bisagra? ¿O es más complejo que eso? ¿Cómo …

9 regression  logistic  svm  max-margin 

Estoy usando regresión logística para la clasificación binaria. Tengo un gran conjunto de datos (está muy desequilibrado: 19: 1). Así que uso scikit-learn's LogisticRegression()para entrenar en el 80% de mis datos etiquetados y luego los validé con el otro 20% (miré el área bajo ROC y la recuperación de precisión …

9 regression  logistic  regression-coefficients 

R en acción (Kabacoff, 2011) sugiere la siguiente rutina para evaluar la sobredispersión en una regresión logística: Ajustar regresión logística usando distribución binomial: model_binom <- glm(Species=="versicolor" ~ Sepal.Width, family=binomial(), data=iris) Ajuste de regresión logística usando distribución cuasibinomial: model_overdispersed <- glm(Species=="versicolor" ~ Sepal.Width, family=quasibinomial(), data=iris) Use chi-cuadrado para probar la sobredispersión: …

9 r  regression  distributions  logistic  overdispersion 

Digamos que estoy construyendo un modelo de regresión logística donde la variable dependiente es binaria y puede tomar los valores. 0 000 o 111. Deje que las variables independientes seanX1,X2, . . . ,Xmetrox1,x2,...,xmx_1, x_2, ..., x_m - existen metrommvariables independientes. Digamos por elkkkEn la variable independiente, el análisis bivariado …

9 regression  estimation  logistic  sas 

Digamos que genero la probabilidad de un resultado basado en cierto factor y trazo la curva de ese resultado. ¿Hay alguna forma de extraer la ecuación para esa curva de R? > mod = glm(winner~our_bid, data=mydat, family=binomial(link="logit")) > summary(mod) Call: glm(formula = winner ~ our_bid, family = binomial(link = "logit"), …

9 r  logistic  generalized-linear-model 

Estoy ejecutando una regresión logística binaria con 3 variables numéricas. Estoy suprimiendo la intersección en mis modelos ya que la probabilidad debería ser cero si todas las variables de entrada son cero. ¿Cuál es el número mínimo de observaciones que debo usar?

9 regression  logistic 

He estado haciendo análisis de regresión logística multinomial usando SPSS 19. He encontrado el siguiente problema cuando ejecuto el procedimiento de análisis: "Se encuentran singularidades inesperadas en la matriz de Hesse. Esto indica que algunas variables predictoras deberían excluirse o algunas categorías deberían fusionarse". Un poco de información sobre mis …

8 logistic  spss  multinomial  separation 

Tengo los siguientes datos, que representan el estado binario de cuatro sujetos en cuatro ocasiones, tenga en cuenta que solo es posible para cada sujeto a la transición pero no 1 → 0 :0→10→10\to 11→01→01\to 0 testdata <- data.frame(id = c(1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4), day = c(1,1,1,1,8,8,8,8,16,16,16,16,24,24,24,24,32,32,32,32), obs = c(0,0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1)) Puedo modelarlo con …

8 logistic  censoring  interval-censoring