Preguntas etiquetadas con regression-strategies

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 

Uno de los supuestos de la regresión logística es la linealidad en el logit. Entonces, una vez que tengo mi modelo en funcionamiento, pruebo la no linealidad con la prueba Box-Tidwell. Uno de mis predictores continuos (X) ha dado positivo por no linealidad. ¿Qué se supone que debo hacer a …

13 regression  logistic  references  assumptions  regression-strategies 

La coincidencia de puntaje de propensión se usa para hacer inferencias causales en estudios observacionales (ver el artículo de Rosenbaum / Rubin ). ¿Cuál es la simple intuición detrás de por qué funciona? En otras palabras, ¿por qué si nos aseguramos de que la probabilidad de participar en el tratamiento …

13 causality  regression-strategies  propensity-scores  confounding 

Estoy confundido con la suposición de linealidad al logit para las variables predictoras continuas en el análisis de regresión logística. ¿Necesitamos verificar la relación lineal mientras buscamos predictores potenciales usando un análisis de regresión logística univariable? En mi caso, estoy usando el análisis de regresión logística múltiple para identificar factores …

13 regression  logistic  assumptions  splines  regression-strategies 

Actualmente me estoy enseñando cómo hacer la clasificación, y específicamente estoy mirando tres métodos: máquinas de vectores de soporte, redes neuronales y regresión logística. Lo que intento entender es por qué la regresión logística funcionaría mejor que las otras dos. Desde mi comprensión de la regresión logística, la idea es …

12 regression  machine-learning  logistic  classification  regression-strategies 

Estoy aprendiendo regresión lineal usando Introducción al análisis de regresión lineal de Montgomery, Peck y Vining . Me gustaría elegir un proyecto de análisis de datos. Tengo la ingenua idea de que la regresión lineal es adecuada solo cuando se sospecha que existen relaciones funcionales lineales entre las variables explicativas …

12 regression  data-transformation  model  linear  regression-strategies 

Me refiero a la pregunta y sus respuestas: ¿Cómo comparar la capacidad predictiva (probabilidad) de los modelos desarrollados a partir de la regresión logística? por @Clark Chong y respuestas / comentarios por @Frank Harrell. ya la pregunta Grados de libertad de en la prueba de Hosmer-Lemeshowχ2χ2\chi^2 y los comentarios. He …

12 hypothesis-testing  logistic  predictive-models  regression-strategies  hosmer-lemeshow-test 

En la literatura, ambos términos a menudo se usan como sinónimos o entretejidos. Ahora estoy tratando de encontrar una distinción clara entre ambos términos. Desde mi punto de vista, una hipótesis generalmente se expresa a través de un modelo. Entonces, incluso si probamos una hipótesis nula versus alternativa, desde mi …

12 hypothesis-testing  model-selection  regression-strategies 

He estado desarrollando un modelo de regresión logística basado en datos retrospectivos de una base de datos nacional de traumatismos de lesiones en la cabeza en el Reino Unido. El resultado clave es la mortalidad a los 30 días (denotada como medida "Sobrevivir"). Otras medidas con evidencia publicada de efecto …

12 r  logistic  generalized-linear-model  goodness-of-fit  regression-strategies 

Tengo un conjunto de datos que contiene 365 observaciones de tres variables pm, a saber , tempy rain. Ahora quiero verificar el comportamiento de pmen respuesta a los cambios en otras dos variables. Mis variables son: pm10 = Respuesta (dependiente) temp = predictor (independiente) rain = predictor (independiente) La siguiente …

11 correlation  multiple-regression  multicollinearity  regression-strategies 

Estoy aprendiendo sobre la selección de funciones. Puedo ver por qué sería importante y útil para la construcción de modelos. Pero centrémonos en las tareas de aprendizaje supervisado (clasificación). ¿Por qué es importante la selección de características para las tareas de clasificación? Veo mucha literatura escrita sobre la selección de …

11 feature-selection  accuracy  regression-strategies 

Estoy tratando de ejecutar un modelo para estimar qué tan bien las enfermedades catastróficas como la tuberculosis, el SIDA, etc. afectan el gasto en hospitalización. Tengo "costo por hospitalización" como variable dependiente y varios marcadores individuales como variables independientes, casi todos los cuales son ficticios, como el género, el estado …

11 generalized-linear-model  zero-inflation  ordered-logit  regression-strategies 

En mi clase de aprendizaje automático, aprendimos cómo la regresión LASSO es muy buena para realizar la selección de funciones, ya que utiliza la regularización .l1l1l_1 Mi pregunta: ¿las personas normalmente usan el modelo LASSO solo para hacer la selección de funciones (y luego proceden a volcar esas funciones en …

10 feature-selection  lasso  regression-strategies 

Usé la regresión logística. Tengo seis características, quiero conocer las características importantes en este clasificador que influyen en el resultado más que otras características. Usé Information Gain pero parece que no depende del clasificador utilizado. ¿Existe algún método para clasificar las características según su importancia en función de un clasificador …

10 logistic  feature-selection  ranking  regression-strategies 

¿Cuándo es útil la transformación del peso de la evidencia (WOE) de variables categóricas? El ejemplo se puede ver en la transformación de WOE (Así que para una respuesta , y un predictor categórico con categorías, y éxitos de ensayos dentro de la ésimo categoría de este predictor, el AY …

10 logistic  categorical-data  regression-strategies