«logistic» 태그된 질문

일반적으로 로지스틱 함수, 가장 일반적으로 다양한 형태의 로지스틱 회귀를 사용하는 통계 절차를 나타냅니다.

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로지스틱 회귀 분석을위한 최대 가능성 추정기의 편차
로지스틱 회귀 분석에 대한 최대 가능성 추정기 (MLE)에 대한 몇 가지 사실을 알고 싶습니다. 일반적으로 로지스틱 회귀에 대한 MLE이 편향되어 있다는 것이 사실입니까? 나는 "예"라고 말할 것입니다. 예를 들어, 샘플 치수는 MLE의 점근 적 편향과 관련이 있습니다. 이 현상의 기본 예를 알고 있습니까? MLE이 편향되어있는 경우 MLE의 공분산 행렬이 최대 …
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어떤 부트 스트랩 회귀 모델을 선택해야합니까?
DV (질병 : 예 / 아니오) 및 5 개의 예측 변수 (인구 통계 [연령, 성별, 담배 흡연 (예 / 아니오)], 의료 지수 (선거) 및 하나의 무작위 치료 [예 / 아니오]를 갖는 이항 로지스틱 회귀 모형이 있습니다. ]). 또한 모든 양방향 상호 작용 항을 모델링했습니다. 주요 변수는 중심이며 다중 공선 성의 …
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R의 이산 시간 이벤트 기록 (생존) 모델
R에 이산 시간 모델을 맞추려고하지만 어떻게 해야할지 모르겠습니다. 종속 변수를 각 시간 관찰마다 하나씩 다른 행 glm으로 구성하고 logit 또는 cloglog 링크와 함께 함수를 사용할 수 있다는 것을 읽었습니다. 이런 의미에서, 나는 세 개의 열이 있습니다 : ID, Event(각 시간 경과시 1 또는 0) 및 Time Elapsed(관측 시작부터 ) 그리고 …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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(0,1)에 의해 제한되는 백분율을 예측하기위한 시계열 모델은 무엇입니까?
이것은 0과 1 사이에 갇힌 것들의 예측입니다. 이 시리즈에서는 자동 회귀 구성 요소와 평균 복귀 구성 요소가 의심되므로 ARIMA처럼 해석 할 수있는 무언가를 원하지만 앞으로 1000 %까지 튀기를 원하지 않습니다. . 로지스틱 회귀 분석의 매개 변수로 ARIMA 모델을 사용하여 결과를 0과 1 사이에 제한합니까? 또는 베타 회귀가 (0,1) 데이터에 더 …
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피어슨을 계산하는 방법
우도 비 (일명 편차) G2G2G^2glm(..., family = binomial)R에서 로지스틱 회귀 모델 ( 함수를 사용하여 적합)을 얻기 위해 통계 및 적합 부족 (또는 적합도) 검정은 매우 간단합니다. 테스트가 신뢰할 수 없다는 것을 적합치 부족에 대한 우도 비 검정의 신뢰성을 검증하는 한 가지 방법은 검정 통계량과 P- 값을 Pearson 카이 제곱의 검정 …
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R 선형 회귀 범주 형 변수 "숨김"값
이것은 여러 번 나온 예제 일뿐이므로 샘플 데이터가 없습니다. R에서 선형 회귀 모델 실행 : a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1연속 변수입니다. x2범주 형이며 "낮음", "중간"및 "높음"의 세 가지 값이 있습니다. 그러나 R이 제공하는 출력은 다음과 같습니다. summary(a.lm) Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.521 0.20 1.446 …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 
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순서 형 로지스틱 회귀 분석의 AUC
나는 2 종류의 로지스틱 회귀를 사용하고 있습니다. 하나는 이진 분류를위한 간단한 유형이고 다른 하나는 순서 형 로지스틱 회귀입니다. 첫 번째 정확도를 계산하기 위해 교차 검증을 사용하여 각 접기에 대해 AUC를 계산하고 평균 AUC를 계산했습니다. 순서 형 로지스틱 회귀 분석을 위해 어떻게해야합니까? 멀티 클래스 예측 변수에 대한 일반화 된 ROC에 대해 …
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“거부 추론”이란 무엇이며 어떻게 모델의 정확도를 높이기 위해 사용할 수 있습니까?
누구든지 자세히 설명 할 수 있습니까? 추론을 거부한다는 것은 무엇을 의미합니까? 모델의 정확도를 높이는 데 어떻게 사용할 수 있습니까? 신용 카드 응용 프로그램에서 추론을 거부한다는 아이디어가 있지만 모델의 정확성을 높이기 위해 신용 카드 응용 프로그램을 사용하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
10 logistic 
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여러 응답으로 설문 조사 질문을 처리하는 방법은 무엇입니까?
사람들에게 특정 장소 (예 : A, B, C, D)를 방문했는지 여부를 묻는 데이터 집합이 있으며 둘 이상의 선택을 할 수 있으며 코에서 표본을 채취하여 일부 감염 여부를 확인합니다. 질병. 특정 장소로 ​​이동하는 사람에 대한 감염의 상대적 위험을 찾아야합니다. 현재 로지스틱 회귀 만 생각할 수 있습니다. 다른 제안이 있습니까? 감사.
10 logistic 
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R에서 로지스틱 모델의 출력
다음 유형의 물류 모델을 해석하려고합니다. mdl <- glm(c(suc,fail) ~ fac1 + fac2, data=df, family=binomial) predict(mdl)각 데이터 포인트에 대해 예상되는 성공 확률 이 출력 됩니까? 모든 데이터 점이 아니라 모형의 각 요인 수준에 대한 확률을 표로 만드는 간단한 방법이 있습니까?
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로지스틱 회귀 모델에 적합한 방법으로 예측 변수를 줄이는 방법
따라서 현재 모델링 상황에 대한 일부 책 (또는 그 일부)을 읽었습니다 (F. Harrell의 "회귀 모델링 전략"). 현재 상황은 이진 반응 데이터를 기반으로 로지스틱 모델을 수행해야하기 때문입니다. 내 데이터 세트에 연속, 범주 및 이진 데이터 (예측 자)가 있습니다. 기본적으로 저는 현재 약 100 개의 예측 변수를 가지고 있으며, 이는 좋은 모형을 …
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로지스틱 회귀 분석이 잘 수행 된 이유와 교정 방법을 망치는 방법은 무엇입니까?
scikit에서 확률 보정에 대한 문서를 배우면 로지스틱 회귀 분석을 다른 방법과 비교하고 랜덤 포레스트가 로지스틱 회귀 분석보다 덜 교정되었음을 나타냅니다. 로지스틱 회귀 분석이 잘 조정 된 이유는 무엇입니까? 어떻게 로지스틱 회귀의 교정을 망칠 수 있습니까?
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다른 회귀 변수에 대한 로지스틱 회귀 분석 잔차 회귀
연속 반응에 OLS 회귀를 적용하면 각 공변량에서 잔차의 회귀를 순차적으로 실행하여 다중 회귀 방정식을 만들 수 있습니다. 내 질문은 로지스틱 회귀 잔차 를 통해 로지스틱 회귀로 이것을 수행하는 방법이 있습니까? 내가 추정 할 경우 즉, 접근 방식을 모델링 선형 일반화 된 표준을 사용하여에 대한 로지스틱 회귀 분석을 실행하는 방법이 X …
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이 다항식 회귀 분석에서 베이지안 신뢰 구간이 왜 편향인데 신뢰 구간이 올바른지?
아래 그림과 같이 데이터를 시뮬레이션 한 플롯을 고려하십시오. 우리는 이진 결과 를 살펴보고 , 실제 확률이 1 일 때 검은 선으로 표시됩니다. 공변량 와 사이의 기능적 관계는 로지스틱 링크가있는 3 차 다항식이므로 양방향에서는 비선형입니다.와이o b syobsy_{obs}엑스xxp (와이o b s= 1 | x )p(yobs=1|x)p(y_{obs}=1 | x) 녹색 선은 가 3 차 …
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