«logistic» 태그된 질문

미국의 와인 판매에 대한 대규모 집계 시장 데이터가 있으며 특정 고품질 와인에 대한 수요를 추정하고 싶습니다. 이러한 시장 점유율은 기본적으로 형태의 임의의 유틸리티 모델에서 파생 된이 여기서 X 관찰 포함 제품 특성, p는 제품 가격을 나타내고, ξUijt=X′jtβ−αpjt+ξjt+ϵijt≡δjt+ϵjtUijt=Xjt′β−αpjt+ξjt+ϵijt≡δjt+ϵjtU_{ijt} = X’_{jt}\beta - \alpha p_{jt} + \xi_{jt} + \epsilon_{ijt} \equiv \delta_{jt} + \epsilon_{jt}XXXpppξξ\xi영향을 …

12 logistic  estimation  multiple-regression  categorical-data 

모자 매트릭스의 대각선에있는 값이 선형 회귀에 대해 제공하는 정보는 여러 사이트에서 명확하게 설명되어 있습니다. 로지스틱 회귀 모델의 모자 행렬은 명확하지 않습니다. 선형 회귀를 적용하는 모자 행렬에서 얻은 정보와 동일합니까? 이것은 CV의 다른 주제에서 찾은 모자 매트릭스의 정의입니다 (소스 1). H=VX(X′VX)−1X′VH=VX(X′VX)−1X′VH=VX ( X'V X)^-1 X' V X의 경우 예측 변수의 벡터이고 …

12 regression  logistic 

데이터를 서로 연관 시켰으며 로지스틱 회귀 혼합 효과 모델을 사용하여 관심있는 예측 변수에 대한 개별 수준 (조건부) 효과를 추정합니다. 표준 한계 모델의 경우 Wald 검정을 사용한 모형 모수에 대한 추론이 우도 비율 및 점수 검정과 일치한다는 것을 알고 있습니다. 그들은 일반적으로 거의 동일합니다. Wald는 계산하기 쉽고 R 출력으로 제공되므로 99 …

12 logistic  mixed-model  inference 

8000 개의 클러스터와 4 백만 개의 관측치가있는 데이터 세트가 있습니다. 불행히도 내 통계 소프트웨어 Stata는 로지스틱 회귀 분석에 패널 데이터 기능을 사용할 때 다소 느리게 실행됩니다 xtlogit. 그러나 비 패널 logit기능을 사용하면 결과가 훨씬 빨리 나타납니다. 따라서 logit고정 효과를 설명하는 수정 된 데이터를 사용하면 이점을 얻을 수 있습니다 . 나는이 …

12 logistic  categorical-data  stata  fixed-effects-model 

예측 된 클래스 값과 확률 (예 : 로지스틱 회귀 또는 Naive Bayes)을 출력하는 분류기에서 얻은 사후 확률을 예측 된 클래스 값에 할당 된 일종의 신뢰 점수로 해석 할 수 있습니까?

12 probability  logistic  naive-bayes 

다음과 같은 확률 함수가 있습니다. Prob=11+e−zProb=11+e−z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} 어디 z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. 내 모델은 다음과 같습니다 Pr(Y=1)=11+exp(−[−3.92+0.014×(bid)])Pr(Y=1)=11+exp⁡(−[−3.92+0.014×(bid)])\Pr(Y=1) = \frac{1}{1 + \exp\left(-[-3.92 + 0.014\times(\text{bid})]\right)} 이것은 아래와 같은 확률 곡선을 통해 시각화됩니다. 원래 회귀 방정식에 몇 가지 변수를 추가하는 것을 고려하고 있습니다. 모델에 성별 …

12 r  probability  data-visualization  logistic 

이 질문은 일반적이고 오래 걸리는 것이지만 나와 함께 견뎌주십시오. 내 응용 프로그램에는 ~ 50 개의 기능과 단일 종속 이진 변수가있는 ~ 20,000 개의 데이터 포인트로 구성된 많은 데이터 세트가 있습니다. 정규화 된 로지스틱 회귀를 사용하여 데이터 세트를 모델링하려고합니다 (R 패키지 glmnet ) 분석의 일부로 다음과 같이 잔차 그림을 만들었습니다. 각 …

12 logistic  residuals 

이전 글 에서 EQ-5D 점수 를 다루는 방법에 대해 궁금했습니다 . 최근에 Bottai와 McKeown 이 제안한 로지스틱 Quantile 회귀 분석을 통해 우연한 결과를 다루는 우아한 방법을 소개했습니다. 공식은 간단합니다. logit(y)=log(y−yminymax−y)logit(y)=log(y−yminymax−y)logit(y)=log(\frac{y-y_{min}}{y_{max}-y}) log (0) 및 0으로 나누지 않도록 범위를 작은 값인 확장하십시오 . 이것은 점수의 경계를 존중하는 환경을 제공합니다.ϵϵ\epsilon 문제는 모든 가 …

12 r  logistic  data-visualization  logit  quantile-regression 

다음은 로지스틱 회귀 계수 목록입니다 (첫 번째는 인터셉트입니다). -1059.61966694592 -1.23890500515482 -8.57185269220438 -7.50413155570413 0 1.03152408392552 1.19874787949191 -4.88083274930613 -5.77172565873336 -1.00610998453393 절편이 너무 낮아서 실제로 0과 같은 계수를 갖는 것이 이상하다는 것을 알았습니다. 나는 이것을 어떻게 해석 할 것인지 완전히 확신하지 못합니다. 0은 특정 변수가 모델에 전혀 영향을 미치지 않음을 나타 냅니까? 그러나 …

12 regression  logistic 

순서 형 로지스틱 회귀 분석을위한 전력 분석을 수행 할 프로그램 (R 또는 SAS 또는 무료 또는 저렴한 경우 독립형)을 찾고 있습니다.

12 logistic  power-analysis  ordered-logit 

Hosmer-Lemeshow가 적합하지 않음을 나타내지 만 모든 모델 중에서 AIC가 가장 낮다면 .... 여전히 모델을 사용해야합니까? 변수를 삭제하면 Hosmer-Lemeshow 통계량이 중요하지 않습니다 (즉, 총 적합치가 없음을 의미 함). 그러나 AIC는 증가합니다. 편집 : 일반적으로 다른 모델의 AIC가 서로 가깝다면 (즉 ) 기본적으로 동일하다고 생각합니다. 그러나 AIC는 매우 다릅니다. 이것은 Hosmer-Lemeshow 테스트가 …

12 regression  logistic  hosmer-lemeshow-test 

순서 변수와 범주 변수를 예측하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 내가 이해하지 못하는 것은이 구별이 어떻게 중요한지입니다. 주문을 취소하면 무엇이 잘못되었는지 분명히 알 수있는 간단한 예가 있습니까? 어떤 상황에서 중요하지 않습니까? 예를 들어, 독립 변수가 모두 범주 형 / 소수 형인 경우 차이가 있습니까? 이 관련 질문 은 독립 변수의 유형에 …

12 logistic  multinomial  ordered-logit 

전체 공개 : 이것은 숙제입니다. 데이터 세트에 대한 링크를 포함 시켰습니다 ( http://www.bertelsen.ca/R/logistic-regression.sav ) 저의 목표는이 데이터 세트에서 대출 불이행자 예측을 최대화하는 것입니다. 지금까지 생각해 낸 모든 모델은 기본값이 아닌 사용자의> 90 %를 예측하지만 분류기의 전체 효율을 ~ 80 %로 만드는 기본값의 <40 %를 예측합니다. 변수 사이에 상호 작용 효과가 …

12 r  logistic  spss  self-study 

IRLS 알고리즘을 사용하여 로지스틱 회귀를 프로그래밍했습니다 . 올바른 기능을 자동으로 선택하기 위해 LASSO 처벌 을 적용하고 싶습니다 . 각 반복에서 다음이 해결됩니다. (XTWX)δβ^=XT(y−p)(XTWX)δβ^=XT(y−p)\mathbf{\left(X^TWX\right) \delta\hat\beta=X^T\left(y-p\right)} 하자 음수가 아닌 실수합니다. 나는 The Elements of 에서 제안한 것처럼 요격을 처벌하지 않습니다 . 통계 학습 . 이미 0의 계수에 대한 차이. 그렇지 않으면 오른쪽에서 …

12 logistic  generalized-linear-model  feature-selection  lasso  convex 

다음 코드가 수행하는 작업을 이해하고 싶습니다. 코드를 작성한 사람은 더 이상 여기서 작동하지 않으며 거의 ​​완전히 문서화되지 않았습니다. " 그것은 베이지안 로지스틱 회귀 모델입니다 " bglm <- function(Y,X) { # Y is a vector of binary responses # X is a design matrix fit <- glm.fit(X,Y, family = binomial(link = …

12 r  logistic  bayesian  generalized-linear-model