«logistic» 태그된 질문

로지스틱 회귀 분석 중에 거대한 계수를 얻습니다 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 2.8370 Coefficients: Estimate …

9 regression  logistic  generalized-linear-model  separation 

결과가 엄격하게 0, 1이 아니라 0에서 1까지의 모든 실수 범위에 포함 된 회귀 문제가 있습니다.와이= [ 0 , 0.12 , 0.31 , … . . , 1 ]와이=[0,0.12,0.31,...,1]Y = [ 0, 0.12, 0.31, ..., 1 ] 이 문제는이 스레드 에서 이미 논의 되었지만 내 질문은 약간 다릅니다. 로지스틱 회귀가 일반적으로 …

9 regression  logistic 

연속 데이터를 사용하여 선형 회귀 Y=β1+β2X2+uY=β1+β2X2+uY=\beta_1+\beta_2X_2+u 오차항이 분포되어 있다고 가정 N (0,σ2σ2\sigma^2) 1) Var (Y | x)가 ~ N (0,σ2σ2\sigma^2)? 2) 로지스틱 회귀 분석에서이 오류 분포는 무엇입니까? 데이터가 사례 당 1 개의 레코드 형식 인 경우 "Y"가 1 또는 0 인 경우 분산 Bernoulli (즉, 분산은 p (1-p)) 오류 데이터이며 …

9 logistic  generalized-linear-model 

4 가지 가능한 이벤트의 주파수 샘플이 하나 있다고 가정합니다. Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 내 이벤트의 예상 확률이 있습니다. p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 내 네 가지 사건의 관측 빈도의 합으로 (18) 사건의 예상 빈도를 올바르게 …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

로지스틱 회귀 분석에서 모델 선택 및 모델 성능에 대한 질문이 있습니다. 세 가지 다른 가설을 기반으로하는 세 가지 모델이 있습니다. 처음 두 모델 (z 및 x로 이름 지정)은 각 모델에서 하나의 설명 변수 만 가지며 세 번째 모델 (w로 이름 지정)은 더 복잡합니다. 나는 w 모델에 대한 변수 선택을 위해 …

9 logistic  model-selection  cross-validation 

이 기사 에서 다음과 같은 이식편을 가져옵니다 . 부트 스트랩을 사용하고 R boot패키지가있는 선형 혼합 모델을 위해 파라 메트릭, 반 파라 메트릭 및 비 파라 메트릭 부트 스트랩 부트 스트랩을 구현하려고 초보자 입니다. R 코드 내 R코드 는 다음과 같습니다 . library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + …

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A. Agresti (2007), 범주 형 데이터 분석 소개 , 2 번째를 읽고 있습니다. 이 단락 (p.106, 4.2.1)을 올바르게 이해했는지 확실하지 않습니다 (쉽지만). 이전 장의 코골이 및 심장병에 관한 표 3.1에서 254 명의 환자가 매일 밤 코골이를보고했으며 그 중 30 명이 심장병에 걸렸습니다. 데이터 파일이 이진 데이터를 그룹화 한 경우 데이터 …

9 r  generalized-linear-model  logistic 

Bradley–Terry–Luce (BTL) 모델은 피j 나는= L O g나는티− 1(δ제이−δ나는)피제이나는=엘영형지나는티−1(δ제이−δ나는)p_{ji} = logit^{-1}(\delta_j - \delta_i), 어디 피나는 j피나는제이p_{ij} 그 물체는 확률입니다 제이제이j 물체보다 "더 나은", 더 무거운 것으로 판단 나는나는i, δ나는δ나는\delta_i, δ제이δ제이\delta_j 매개 변수입니다. 이것은 family = binomial 인 glm 함수의 후보 인 것 같습니다. 그러나 공식은 "성공 ~ S1 + S2 …

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분류 문제에 대해 많은 행이 있다고 가정 해 봅시다. 엑스1, . . .엑스엔, YX1,...XN,YX_1, ... X_N, Y 어디 엑스1, . . . ,엑스엔X1,...,XNX_1, ..., X_N 기능 / 예측 자와 와이YY 행의 기능 조합이 속한 클래스입니다. 많은 기능 조합과 해당 클래스가 데이터 세트에서 반복되어 분류기에 적합합니다. 중복을 제거 할 수 있는지 …

9 machine-learning  classification  data-mining  logistic  stratification 

몇 가지 로지스틱 회귀 문제를보고 있습니다. ( "일반"및 "조건부"). 이상적으로는 glm이 낮은 가중치의 사례를 잘못 분류 할 가능성이 있지만 높은 가중치의 사례를 정확하게 예측하는 데 더 집중할 수 있도록 각 입력 사례에 가중치를 부여하고 싶습니다. 분명히 이것은 전에 이루어졌습니다. 누구나 나를 관련 문헌으로 안내 할 수 있습니까 (또는 수정 된 …

9 logistic 

로지스틱 회귀 컨텍스트에서 기능 선택에 대한 순열 분석에 대해 혼란스러워합니다. 랜덤 순열 테스트에 대한 명확한 설명을 제공하고이 기능이 기능 선택에 어떻게 적용됩니까? 정확한 알고리즘과 예제가있을 수 있습니다. 마지막으로 올가미 또는 LAR과 같은 다른 수축 방법과 어떻게 비교됩니까?

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데이터에 두 가지 일반 추정 방정식 (GEE) 모델을 적용했습니다. 1) 모형 1 : 결과는 1,2,3,4,5 년 동안 종 방향 연속 예측 변수 (B)를 갖는 세로 방향 예 / 아니오 변수 (A) (연도 1,2,3,4,5)입니다. 2) 모델 2 : 결과는 동일한 세로 방향 예 / 아니요 변수 (A)이지만 이제 예측 변수가 1 …

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로지스틱 회귀를 사용하여 당뇨병 예측을 모델링하고 있습니다. 사용 된 데이터 세트는 질병 통제 센터 (CDC) 의 행동 위험 요소 감시 시스템 (BRFSS) 입니다. 독립 변수 중 하나는 고혈압입니다. '예', '아니요', '알지 못함 / 거부 됨'수준으로 분류됩니다. 모델을 빌드하는 동안 '알 수 없음 / 거부 됨'으로 해당 행을 제거해야합니까? 모델에서 해당 …

9 logistic  missing-data 

내 데이터 세트는 해안, 미드 채널 및 해양의 세 가지 사이트 유형에서 유기체의 총 사망률 또는 생존율로 구성됩니다. 아래 표의 숫자는 사이트 수를 나타냅니다. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 100 % 사망률이 발생한 사이트 수가 사이트 유형에 따라 중요한지 알고 싶습니다. 2 …

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R의 로지스틱 회귀에 대한 대안에 대한 최근의 질문은 randomForest, gbm, rpart, bayesglm 및 일반화 된 가산 모델을 포함한 다양한 답변을 산출했습니다. 이 방법들과 로지스틱 회귀의 실제적이고 해석상의 차이점은 무엇입니까? 로지스틱 회귀와 관련하여 어떤 가정을 만들거나 만들지 않습니까? 가설 검정에 적합합니까? 기타.

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