«logistic» 태그된 질문

두 개의 개별 (일 변량) 로지스틱 회귀 모델에서 변수를 분석하면 다음과 같은 결과가 나타납니다. Predictor 1: B= 1.049, SE=.352, Exp(B)=2.85, 95% CI=(1.43, 5.69), p=.003 Constant: B=-0.434, SE=.217, Exp(B)=0.65, p=.046 Predictor 2: B= 1.379, SE=.386, Exp(B)=3.97, 95% CI=(1.86, 8.47), p<.001 Constant: B=-0.447, SE=.205, Exp(B)=0.64, p=.029 그러나 단일 다중 로지스틱 회귀 모델에 …

11 logistic  statistical-significance  multiple-regression 

6 개의 서로 다른 단면 데이터 세트에 적용 할 로짓 모델을 개발했습니다. 내가 알아 내려고하는 것은 다른 시간과 시간에 걸쳐 다른 설명을 제어하는 ​​종속 변수 (DV)에 대해 주어진 독립 변수 (IV)의 실질적 효과에 변화가 있는지 여부입니다. 내 질문은 : IV와 DV 간의 연관성에서 증가 / 감소 된 크기를 어떻게 평가합니까? …

11 logistic  spss 

여기에 내가하고 싶은 일이 있지만 predictmlogit 에는 방법 이없는 것 같습니다 . 어떤 아이디어? library(mlogit) data("Fishing", package = "mlogit") Fish <- mlogit.data(Fishing, varying = c(2:9), shape = "wide", choice = "mode") Fish_fit<-Fish[-1,] Fish_test<-Fish[1,] m <- mlogit(mode ~price+ catch | income, data = Fish_fit) predict(m,newdata=Fish_test)

11 r  logistic  logit  multinomial 

피험자들의 코호트가 수술 시점에 단일 연속 변수를 측정 한 다음 2 년 후에 기능적 결과 또는 손상된 결과로 분류되는 연구에 필요한 표본 크기를 어떻게 계산합니까? 측정 결과 나쁜 결과를 예측할 수 있었는지 확인하고 싶습니다. 어떤 시점에서 우리는 연속 변수에서 컷 포인트를 도출하여 그 결과가 손상 될 가능성을 줄이기 위해 개입하려고 …

11 logistic  sample-size 

2 x 2 x 6 테이블에서 교차 분류 된 데이터가 있습니다. 하자가 치수를 호출 response, A하고 B. 로지스틱 회귀 분석을 모형이있는 데이터에 적합합니다 response ~ A * B. 해당 모형의 이탈도 분석에 따르면 항과 교호 작용이 모두 중요합니다. 그러나 데이터의 비율을 살펴보면 2 개 정도의 수준만 B이 중요한 영향을 미치는 …

11 categorical-data  logistic  multiple-comparisons  chi-squared 

SVM에 대한 나의 이해는 로지스틱 회귀 (LR)와 매우 유사하다는 것입니다. 즉, 가중 된 기능의 합이 시그 모이 드 함수에 전달되어 클래스에 속할 확률을 얻지 만 교차 엔트로피 (물리적) 손실 대신 기능, 훈련은 힌지 손실을 사용하여 수행됩니다. 힌지 손실을 사용하면 얻을 수있는 이점은 커널을보다 효율적으로 만들기 위해 다양한 수치 트릭을 수행 …

11 machine-learning  logistic  svm 

mgcv에 대한 패키지는 R텐서 제품의 상호 작용을 피팅에 대한 두 가지 기능이 있습니다 : te()와 ti(). 나는 둘 사이의 기본 노동 분열을 이해한다 (비선형 상호 작용에 적합하고이 상호 작용을 주요 효과와 상호 작용으로 분해). 내가 이해할 수없는 것은 왜 te(x1, x2)와 ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(약간) 다른 결과가 발생할 …

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 

로지스틱 회귀를 R사용할 수 있습니다. glm(y ~ x, family=binomial(logit))) 그러나 IIUC는 로그 가능성을 최적화합니다. 선형 ( ) 손실 함수 (이 경우 총 변동 거리 와 동일)를 사용하여 모델을 학습하는 방법 이 있습니까?L1L1L_1 즉, 숫자 벡터 주어진 및 비트 (논리) 벡터 , I는 (증가하는 사실)를 단조 함수를 생성하고자 되도록최소화됩니다.y f ∑ …

11 logistic 

로지스틱 회귀 분석에서 연속 변수의 승산 비를 해석하는 방법에 대한 몇 가지 질문이 있습니다. 나는 이것이 로지스틱 회귀에 대한 기본적인 질문 인 것처럼 느끼고 아마도 회귀에 대해 알지 못한다는 것이 약간 부끄럽지만, 자부심을 삼켜 서 물어볼 것입니다. 미래! 여기 내 상황이 있습니다. 저는 집행 유예의 일환으로 직업 / 생활 기술 …

11 regression  logistic 

1000 개의 양성으로 100,000 개의 관측치 (9 개의 더미 표시기 변수)가 있습니다. 이 경우에는 로지스틱 회귀가 잘 작동하지만 컷오프 확률은 당황합니다. 일반적인 문헌에서는 1과 0을 예측하기 위해 50 % 컷오프를 선택합니다. 내 모델의 최대 값이 ~ 1 %이므로이 작업을 수행 할 수 없습니다. 따라서 임계 값은 0.007 또는 그 주위에있을 …

11 regression  logistic  classification  generalized-linear-model  roc 

일반화, 선형 및 혼합 모델 에서 예제를 재현하고 있습니다. 내 MWE는 다음과 같습니다. Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates, NoPositive) fm1 <- glm(formula=NoPositive/NoofPlates~log(Dilution), family=binomial("logit"), …

11 r  logistic  generalized-linear-model  likelihood-ratio  z-test 

큰 설문 조사 데이터, 이진 결과 변수 및 이진 및 연속을 포함한 많은 설명 변수가 있습니다. 모델 세트를 구축하고 (GLM과 혼합 GLM을 모두 사용하여 실험) 정보 이론적 접근 방식을 사용하여 최상위 모델을 선택합니다. 상관 관계에 대한 설명 (연속적 및 범주 적)에 대한 설명을주의 깊게 검사했으며 피어슨 또는 피 코르 계수가 …

11 regression  logistic  data-transformation  skewness 

로지스틱 회귀 모델의 일부 기능을 기반으로 학생의 성공 또는 실패를 예측하려고합니다. 모델의 성능을 향상시키기 위해 나는 명백한 차이를 기반으로 학생들을 여러 그룹으로 나누고 각 그룹에 대해 별도의 모델을 만드는 것에 대해 이미 생각했습니다. 그러나 시험을 통해 이러한 그룹을 식별하는 것이 어려울 수 있으므로 학생들을 기능별로 묶어서 분할하는 것을 생각했습니다. 이러한 …

11 clustering  data-mining  logistic 

로지스틱 회귀는 이벤트의 로그 확률을 일부 예측 변수로 모델링합니다. 즉, log (p / (1-p)) 여기서 p는 결과의 확률입니다. 따라서 일부 변수 (x)에 대한 원시 로지스틱 회귀 계수의 해석은 로그 승산 척도에 있어야합니다. 즉, x = 5의 계수 인 경우 x 대응 자에서 1 단위의 변화가 로그 확률 스케일에서 5 단위로 …

10 regression  logistic  logit 

[A 비슷한 질문은 질문했다 여기에 아무 답변] 나는 L1 정규화 (Lasso logistic regression) 로 로지스틱 회귀 모델을 적합 시켰고 유의성에 대한 적합 계수를 테스트하고 p- 값을 얻고 싶습니다. 나는 Wald의 검정 (예를 들어)이 정규화없이 전체 회귀에서 개별 계수의 중요성을 검정하는 옵션이라는 것을 알고 있지만 Lasso에서는 일반적인 Wald 공식을 적용 할 …

10 logistic  statistical-significance  regression-coefficients  lasso