Preguntas etiquetadas con separation

Si tiene una variable que separa perfectamente ceros y unos en la variable objetivo, R generará el siguiente mensaje de advertencia de "separación perfecta o casi perfecta": Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Todavía obtenemos el modelo, pero los coeficientes estimados están inflados. ¿Cómo manejas esto …

163 r  regression  logistic  separation 

Estoy tratando de predecir un resultado binario usando 50 variables explicativas continuas (el rango de la mayoría de las variables es a ). Mi conjunto de datos tiene casi 24,000 filas. Cuando corro en R, obtengo:−∞−∞-\infty∞∞\inftyglm Warning messages: 1: glm.fit: algorithm did not converge 2: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 …

56 r  regression  logistic  separation 

Tengo algunos datos sobre vuelos de aerolíneas (en un marco de datos llamado flights) y me gustaría ver si el tiempo de vuelo tiene algún efecto sobre la probabilidad de una llegada significativamente demorada (es decir, 10 minutos o más). Pensé que usaría la regresión logística, con el tiempo de …

40 r  logistic  separation 

¿Por qué la regresión logística se vuelve inestable cuando las clases están bien separadas? ¿Qué significan las clases bien separadas? Realmente agradecería si alguien puede explicar con un ejemplo.

34 r  regression  logistic  separation 

Dados puntos de datos, cada uno con d características, n / 2 están etiquetados como 0 , los otros n / 2 están etiquetados como 1 . Cada característica toma un valor de [0,1] al azar (distribución uniforme). ¿Cuál es la probabilidad de que exista un hiperplano que pueda dividir …

24 probability  classification  mathematical-statistics  separation 

En un pequeño conjunto de datos ( ) con el que estoy trabajando, varias variables me dan una predicción / separación perfecta . Por lo tanto, utilizo la regresión logística de Firth para tratar el problema.n ∼ 100norte∼100n\sim100 Si selecciono el mejor modelo por AIC o BIC , ¿debo incluir …

21 logistic  model-selection  aic  separation 

Tenemos muchas buenas discusiones sobre la separación perfecta en la regresión logística. Tal como, la regresión logística en R resultó en una separación perfecta (fenómeno de Hauck-Donner). ¿Ahora que? y el modelo de regresión logística no converge . Personalmente, todavía siento que no es intuitivo por qué será un problema …

20 logistic  generalized-linear-model  optimization  intuition  separation 

En mi proyecto quiero crear un modelo de regresión logística para predecir la clasificación binaria (1 o 0). Tengo 15 variables, 2 de las cuales son categóricas, mientras que el resto son una mezcla de variables continuas y discretas. Para ajustar un modelo de regresión logística, se me ha aconsejado …

14 machine-learning  logistic  classification  svm  separation 

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 

Estoy tratando de entender la regresión logística de Firth (método de manejo de separación perfecta / completa o cuasi-completa en regresión logística) para poder explicarlo a otros en términos simplificados. ¿Alguien tiene una explicación tonta de qué modificación está haciendo la estimación de Firth a MLE? Leí, lo mejor que …

13 logistic  maximum-likelihood  separation 

Estoy ejecutando un glmm con una variable de respuesta binomial y un predictor categórico. El efecto aleatorio viene dado por el diseño anidado utilizado para la recopilación de datos. Los datos se ven así: m.gen1$treatment [1] sucrose control protein control no_injection ..... Levels: no_injection control sucrose protein m.gen1$emergence [1] 1 …

11 r  generalized-linear-model  lme4-nlme  separation 

El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por qué te(x1, x2)y ti(x1) + ti(x2) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Obtengo coeficientes enormes durante la regresión logística, vea coeficientes con krajULKV: > summary(m5) Call: glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + rok:obdobi:kraj, family = "quasibinomial") Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.7796 -1.0958 -0.3101 1.0034 …

9 regression  logistic  generalized-linear-model  separation 

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 

Refiérase a la imagen de arriba, claramente un círculo puede separar las dos clases (imagen de la izquierda). ¿Por qué entonces tomar tanto dolor mapearlo a una función para hacerlo linealmente separable (imagen derecha)? ¿Alguien puede explicar? Realmente no pude encontrar nada en la web o conferencias de youtube sobre …

8 machine-learning  classification  svm  separation