Preguntas etiquetadas con logistic

Estoy analizando un conjunto de datos experimentales. Los datos consisten en un vector emparejado de tipo de tratamiento y un resultado binomial: Treatment Outcome A 1 B 0 C 0 D 1 A 0 ... En la columna de resultados, 1 denota un éxito y 0 denota un fracaso. Me …

32 logistic  anova  binomial  experiment-design 

Un documento "Cálculo preciso de la varianza de carrera" en http://www.johndcook.com/standard_deviation.html muestra cómo calcular la media de carrera, la varianza y las desviaciones estándar. ¿Existen algoritmos en los que los parámetros de un modelo de regresión lineal o logística puedan actualizarse "dinámicamente" de manera similar a medida que se proporciona …

32 regression  logistic  online 

Estoy tratando de entender por qué el resultado de la regresión logística de estas dos bibliotecas da resultados diferentes. Estoy usando el conjunto de datos del tutorial idre de UCLA , prediciendo en admitbase a gre, gpay rank. rankse trata como variable categórica, por lo que primero se convierte en …

31 regression  logistic  python  scikit-learn  statsmodels 

Tome e y suponga que modelamos la tarea de predecir y dada x usando regresión logística. ¿Cuándo se pueden escribir los coeficientes de regresión logística en forma cerrada?x∈{0,1}dx∈{0,1}dx \in \{0,1\}^dy∈{0,1}y∈{0,1}y \in \{0,1\} Un ejemplo es cuando usamos un modelo saturado. Es decir, defina , donde indexa conjuntos en el conjunto …

31 logistic  generalized-linear-model 

Sobre si existe un término de error en la regresión logística (y su distribución supuesta), he leído en varios lugares que: no existe término de error el término de error tiene una distribución binomial (de acuerdo con la distribución de la variable de respuesta) el término de error tiene una …

31 logistic  binomial  bernoulli-distribution  logistic-distribution 

Leí sobre dos versiones de la función de pérdida para regresión logística, ¿cuál de ellas es correcta y por qué? De Machine Learning , Zhou ZH (en chino), con :β=(w,b) and βTx=wTx+bβ=(w,b) and βTx=wTx+b\beta = (w, b)\text{ and }\beta^Tx=w^Tx +b l(β)=∑i=1m(−yiβTxi+ln(1+eβTxi))(1)(1)l(β)=∑i=1m(−yiβTxi+ln⁡(1+eβTxi))l(\beta) = \sum\limits_{i=1}^{m}\Big(-y_i\beta^Tx_i+\ln(1+e^{\beta^Tx_i})\Big) \tag 1 De mi curso universitario, con …

31 logistic  loss-functions 

Estoy revisando las notas de Andrew Ng sobre Machine Learning. Las notas nos presentan a la regresión logística y luego al perceptrón. Al describir Perceptron, las notas dicen que solo cambiamos la definición de la función de umbral utilizada para la regresión logística. Después de hacer eso, podemos usar el …

30 regression  machine-learning  self-study  logistic  perceptron 

¿Alguien puede decirme cómo interpretar los gráficos de 'residuales vs ajustados', 'q-q normal', 'ubicación de escala' y 'residuales vs apalancamiento'? Estoy ajustando un GLM binomial, guardándolo y luego trazándolo.

30 r  logistic  data-visualization  generalized-linear-model  qq-plot 

Cuando predice un valor ajustado de un modelo de regresión logística, ¿cómo se calculan los errores estándar? Me refiero a los valores ajustados , no a los coeficientes (que implica la matriz de información de Fishers). Solo descubrí cómo obtener los números con R(por ejemplo, aquí en r-help o aquí …

29 r  regression  logistic  mathematical-statistics  references 

El Criterio de información de Akaike (AIC) y el estadístico c (área bajo la curva ROC) son dos medidas de ajuste del modelo para la regresión logística. Tengo problemas para explicar lo que sucede cuando los resultados de las dos medidas no son consistentes. Supongo que miden aspectos ligeramente diferentes …

29 logistic  roc  aic  auc 

Soy algo nuevo en el uso de la regresión logística, y estoy un poco confundido por una discrepancia entre mis interpretaciones de los siguientes valores que pensé que sería lo mismo: valores beta exponenciados probabilidad pronosticada del resultado utilizando valores beta. Aquí hay una versión simplificada del modelo que estoy …

29 regression  logistic  interpretation  prediction  odds-ratio 

Tengo un modelo de regresión logística binaria con un pseudo R cuadrado de McFadden de 0.192 con una variable dependiente llamada pago (1 = pago y 0 = sin pago). ¿Cuál es la interpretación de este pseudo R cuadrado? ¿Es una comparación relativa para modelos anidados (por ejemplo, un modelo …

29 regression  self-study  logistic 

Estoy haciendo el curso Stanford de Machine Learning en Coursera. En el capítulo sobre Regresión logística, la función de costo es esta: Entonces, se deriva aquí: Intenté obtener la derivada de la función de costo, pero obtuve algo completamente diferente. ¿Cómo se obtiene la derivada? ¿Cuáles son los pasos intermedios?

29 regression  logistic  gradient-descent  derivative 

¿Es posible sobreajustar un modelo de regresión logística? Vi un video que decía que si mi área bajo la curva ROC es superior al 95%, entonces es muy probable que se ajuste demasiado, pero ¿es posible sobreajustar un modelo de regresión logística?

28 logistic  overfitting  regression-strategies 

Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation