«logistic» 태그된 질문

GLMM 형식이 있습니다. lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) 를 사용할 때 자동차 패키지 또는에서 사용할 때 drop1(model, test="Chi")와 다른 결과를 얻습니다 . 후자의 두 사람도 같은 대답을합니다.Anova(model, type="III")summary(model) 조작 된 데이터를 사용 하여이 두 가지 방법이 일반적으로 다르지 않다는 것을 알았습니다. …

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내가 알기로, 로지스틱 회귀 분석에서 나온 지수 값은 종속 관심 변수에 대한 해당 변수의 승산 비입니다. 그러나 값이 수동으로 계산 된 승산 비와 일치하지 않습니다. 내 모델은 다른 지표 중에서 보험을 사용하여 스턴트 (영양 실조 측정)를 예측하고 있습니다. // Odds ratio from LR, being done in stata logit stunting insurance …

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수금 대행사의 지불 금액을 예측하는 가장 좋은 방법을 찾으려고합니다. 지불이 이루어진 경우 종속 변수는 0이 아닙니다. 이해할 수 있듯이 대부분의 사람들이 빚을 갚을 수 없거나 갚을 수 없기 때문에 압도적 인 0이 있습니다. 부채 금액과 지불 가능성 사이에는 매우 강한 음의 상관 관계가 있습니다. 일반적으로, 나는 지불 / 비 지불의 …

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다항 로지스틱 회귀 분석의 올바른 가정은 무엇입니까? SPSS 18을 사용하여 이러한 가정을 충족시키는 가장 좋은 테스트는 무엇입니까?

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나는 멀티 클래스에 대한 로지스틱 회귀 모델을 얻었습니다. 피( Y= j | 엑스( 나는 )) = exp( θ티제이엑스( 나는 ))1 + ∑케이m = 1특급( θ티미디엄엑스( 나는 ))피(와이=제이|엑스(나는))=특급⁡(θ제이티엑스(나는))1+∑미디엄=1케이특급⁡(θ미디엄티엑스(나는)) P(Y=j|X^{(i)}) = \frac{\exp(\theta_j^TX^{(i)})}{1+ \sum_{m=1}^{k}\exp(\theta_m^T X^{(i)})} 여기서 k는 클래스 수 theta는 추정 할 매개 변수입니다. j는 j 번째 클래스입니다. Xi는 훈련 데이터입니다. 내가 얻지 …

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간단한 확률이 내 문제에 효과가 있는지 또는 로지스틱 회귀와 같은보다 정교한 방법을 사용하고 배우는 것이 더 나은지 결정하려고합니다. 이 문제의 반응 변수는 이항 반응 (0, 1)입니다. 나는 모두 범주적이고 순서가없는 많은 예측 변수를 가지고 있습니다. 예측 변수의 조합이 1의 가장 높은 비율을 산출하는지 확인하려고합니다. 로지스틱 회귀가 필요합니까? 범주 형 예측 …

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오차항의 일정 분산 및 잔차 정규성과 같은 로지스틱 회귀 오차에 관한 특정 가정이 있습니까? 또한 일반적으로 쿡 거리가 4 / n보다 큰 포인트가있는 경우 포인트를 제거합니까? 이를 제거하면 제거 된 점이있는 모형이 더 나은지 어떻게 알 수 있습니까?

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두 개의 교차 임의 효과가 있다고 생각되는 일부 데이터를 모델링하고 있습니다. 그러나 데이터 세트의 균형이 맞지 않으므로이를 설명하기 위해 수행해야 할 작업이 확실하지 않습니다. 내 데이터는 일련의 이벤트입니다. 클라이언트가 공급자와 만나 작업을 수행 할 때 이벤트가 발생합니다 (성공 여부). 수천 명의 고객과 제공자가 있으며 각 고객과 제공자는 다양한 이벤트 (대략 …

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유틸리티 클라이언트에 대한 로지스틱 회귀를 사용하여 성향 모델을 작성 중입니다. 내 관심사는 전체 샘플 중 내 '나쁜'계정이 5 %에 ​​불과하고 나머지는 모두 양호하다는 것입니다. 나는 '나쁜'을 예측하고 있습니다. 결과가 편향됩니까? 좋은 모델을 만들기위한 최적의 '나쁜 대 좋은 비율'은 무엇입니까?

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최근에 기본 이벤트의 확률을 추정하기 위해 Platt의 SVM 출력 스케일링을 사용했습니다. 더 직접적인 대안은 "Kernel logistic Regression"(KLR) 및 관련 "Import Vector Machine"으로 보입니다. 누구나 확률 출력을 제공하는 커널 방법이 현재 최첨단인지 알 수 있습니까? KLR의 R 구현이 존재합니까? 당신의 도움을 주셔서 대단히 감사합니다!

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많은 독립 변수로 이진 로지스틱 회귀 분석을 수행해야합니다. 그것들은 대부분 이진이지만 범주 형 변수 중 일부는 두 개 이상의 수준을 가지고 있습니다. 그러한 변수를 다루는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 예를 들어 가능한 값이 세 개인 변수의 경우 두 개의 더미 변수를 만들어야한다고 가정합니다. 그런 다음 단계적 회귀 절차에서 두 더미 …

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혼합 효과 로지스틱 회귀 분석에 대한 UCLA 웹 페이지의 진술로 혼동됩니다 . 그것들은 그러한 모형을 피팅하여 고정 효과 계수의 표를 보여 주며 아래 첫 번째 단락은 계수를 정규 로지스틱 회귀와 정확하게 해석하는 것처럼 보입니다. 그러나 그들이 승산 비에 관해 이야기 할 때, 당신은 그것들을 랜덤 효과에 조건부로 해석해야한다고 말합니다. log-odd의 …

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나는 sklearn 문서를 살펴 보았지만 로지스틱 회귀의 맥락에서 이러한 기능의 목적을 이해할 수 없습니다. 들어 decision_function그것이라고 그 초평면과 테스트 인스턴스 사이의 거리. 이 특정 정보는 어떻게 유용합니까? 방법이 어떤 관련이 있습니까 predict및 predict-proba방법?

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이 게시물을 찾았습니다. 예. 이 계수는 서수 예측 변수의 각 증가 증분에 대한 로그 확률의 변화를 반영합니다. 이 (매우 일반적인) 모형 규격은 예측 변수가 증분에 선형 영향을 미친다고 가정합니다. 가정을 테스트하기 위해 서수 변수를 단일 예측 변수로 사용하는 모델과 반응을 이산하여 여러 예측 변수로 취급하는 모델을 비교할 수 있습니다 (변수가 …

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로지스틱 회귀 분석에서 승산 비 2는 예측 변수의 1 단위 증가로 인해 사건이 2 배 더 가능성이 높다는 것을 의미합니다. 콕스 회귀 분석에서 위험률 2는 예측 변수가 1 단위 증가 할 때 각 시점에서 이벤트가 두 배 더 자주 발생 함을 의미합니다. 이것들은 실제로 같은 것이 아닌가? 로지스틱 회귀의 승산 …

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