Preguntas etiquetadas con logit

Explicaré mi problema con un ejemplo. Suponga que desea predecir el ingreso de un individuo dados algunos atributos: {Edad, Sexo, País, Región, Ciudad}. Tienes un conjunto de datos de entrenamiento como este train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Tengo un modelo logit que aparece con un número entre 0 y 1 para muchos casos, pero ¿cómo podemos interpretar esto? Tomemos un caso con un logit de 0.20 ¿Podemos afirmar que hay un 20% de probabilidad de que un caso pertenezca al grupo B frente al grupo A? ¿Es …

26 regression  logistic  logit 

¿Cuál es la diferencia entre regresión logística y logit? Entiendo que son similares (o incluso la misma cosa) pero ¿alguien podría explicar la (s) diferencia (s) entre estos dos? ¿Se trata de probabilidades?

21 regression  logistic  terminology  logit  odds 

¿Alguien puede proporcionar una lista clara de las diferencias entre la regresión log-lineal y la regresión logística? Entiendo que el primero es un modelo de regresión lineal simple, pero no tengo claro cuándo se debe usar cada uno.

21 regression  logistic  logit  log-linear 

Ejecuté un modelo logit multinomial en JMP y obtuve resultados que incluían el AIC y los valores p de chi-cuadrado para cada estimación de parámetro. El modelo tiene un resultado categórico y 7 variables explicativas categóricas. Luego ajusté lo que pensé que construiría el mismo modelo en R, usando la …

20 r  logistic  multinomial  logit  jmp 

La precisión se define como: p = true positives / (true positives + false positives) ¿Es cierto que, como true positivesy false positivesenfoque 0, la precisión se aproxima a 1? La misma pregunta para recordar: r = true positives / (true positives + false negatives) Actualmente estoy implementando una prueba …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

En un modelo logit, ¿hay una forma más inteligente de determinar el efecto de una variable ordinal independiente que usar variables ficticias para cada nivel?

18 logistic  logit  ordinal-data 

Tengo la siguiente función de probabilidad: Prob = 11 + e- zProblema=11+mi-z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} dónde z= B0 0+ B1X1+ ⋯ + BnorteXnorte.z=si0 0+si1X1+⋯+sinorteXnorte.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. Mi modelo se parece Pr ( Y= 1 ) = 11 + exp( - [ - 3.92 …

18 probability  logistic  logit 

Se puede realizar una regresión logit en R usando dicho código: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 Parece que el algoritmo de optimización ha convergido: hay información sobre el número de pasos del algoritmo de puntuación …

17 r  generalized-linear-model  optimization  algorithms  logit 

Supongamos que tenemos la respuesta ordinal y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:\{\text{Bad, Neutral, Good}\} \rightarrow \{1,2,3\} y un conjunto de variables que creemos que explicará . Luego hacemos una regresión logística ordenada de (matriz de diseño) en (respuesta).X:=[x1,x2,x3]X:=[x1,x2,x3]X:=[x_1,x_2,x_3]yyyXXXyyy Suponga que el coeficiente estimado de , , en la regresión logística ordenada …

17 logit  odds-ratio  ordered-logit 

Estoy usando una regresión logística binomial para identificar si la exposición has_xo has_yimpacto tiene la probabilidad de que un usuario haga clic en algo. Mi modelo es el siguiente: fit = glm(formula = has_clicked ~ has_x + has_y, data=df, family = binomial()) Este es el resultado de mi modelo: Call: …

15 regression  logistic  standard-error  logit 

¿Cómo probar la igualdad simultánea de los coeficientes elegidos en el modelo logit o probit? ¿Cuál es el enfoque estándar y cuál es el enfoque del estado del arte?

14 hypothesis-testing  logit  probit 

Recientemente, he estado interesado en implementar un modelo de regresión beta, para un resultado que es una proporción. Tenga en cuenta que este resultado no encajaría en un contexto binomial, porque no existe un concepto significativo de un "éxito" discreto en este contexto. De hecho, el resultado es en realidad …

14 logit  beta-regression 

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 

Me gustaría ejecutar una regresión logística ordinal en Python, para una variable de respuesta con tres niveles y con algunos factores explicativos. El statsmodelspaquete admite modelos logit binarios y logit multinomiales (MNLogit), pero no logit ordenado. Dado que la matemática subyacente no es tan diferente, me pregunto si se puede …

12 categorical-data  python  logit  ordered-logit  statsmodels