«logistic» 태그된 질문

유한 한 인구에서 희귀 사건을 연구하고 싶습니다. 어떤 전략이 가장 적합한 지 잘 모르겠 기 때문에이 문제와 관련된 팁과 참고 자료를 높이 평가할 것입니다. 나는 어디서부터 시작 해야할지 정말로 모른다. 내 문제는 정치 과학 문제이며 515,843 개의 기록으로 구성된 유한 한 인구가 있습니다. 이 변수는 513,334 "0"및 2,509 "1"의 이진 …

27 logistic  rare-events 

로짓 링크를 사용하여 3 수준의 불균형 데이터에서 GEE를 실행하고 있습니다. 혼합 효과 (GLMM) 및 로짓 링크가있는 GLM과 이것이 어떻게 다른지 (내가 그릴 수있는 결론과 계수의 의미 측면에서) 어떻게 다릅니 까? 자세한 내용은 단일 베르누이 시험입니다. 그들은 교실과 학교로 묶여 있습니다. R의 경우. NA의 Casewise 생략. 6 개의 예측 변수도 상호 …

27 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  interpretation  gee 

설문 조사 데이터에서 물류 모델을 만들고 싶습니다. 응답자 154 명만 인터뷰 한 4 개의 거주지 식민지에 대한 소규모 조사입니다. 내 종속 변수는 "만족스러운 전환으로 작동"입니다. 154 명의 응답자 중 73 명은 만족스럽게 직장으로 전환했지만 나머지는 그렇지 않다는 것을 알았습니다. 따라서 종속 변수는 본질적으로 이진이며 로지스틱 회귀를 사용하기로 결정했습니다. 7 개의 …

26 logistic  sample-size  assumptions  power  unbalanced-classes 

테스트 데이터 세트에 적용 할 훈련 된 로지스틱 회귀 모델이 있습니다. 종속 변수는 이진 (부울)입니다. 테스트 데이터 세트의 각 샘플에 대해 로지스틱 회귀 모델을 적용하여 종속 변수가 참일 확률을 %로 생성합니다. 그런 다음 acutal 값이 true인지 false인지 기록합니다. 선형 회귀 모델에서와 같이 또는 조정 된 그림 을 계산하려고합니다 .R 2R2R2R^2R2R2R^2 …

26 regression  logistic  r-squared 

나는 R을 처음 사용하고 로지스틱 회귀를 주문했다 polr. polr 에 대한 도움말 페이지 하단의 "예제"섹션 (로지스틱 또는 프로 빗 회귀 모델을 정렬 된 요인 반응에 적합) options(contrasts = c("contr.treatment", "contr.poly")) house.plr <- polr(Sat ~ Infl + Type + Cont, weights = Freq, data = housing) pr <- profile(house.plr) plot(pr) pairs(pr) …

26 r  logistic 

많은 경우 0과 1 사이의 숫자로 구성된 로짓 모델이 있지만 어떻게 해석 할 수 있습니까? 0.20의 로짓으로 사건을 처리 할 수 ​​있습니다 사례가 그룹 B와 그룹 A에 속할 확률이 20 %라고 주장 할 수 있습니까? 로짓 값을 해석하는 올바른 방법입니까?

26 regression  logistic  logit 

다음과 같이 여러 독립 변수에 대해 일 변량 로지스틱 회귀 분석을 수행한다고 가정합니다. mod.a <- glm(x ~ a, data=z, family=binominal("logistic")) mod.b <- glm(x ~ b, data=z, family=binominal("logistic")) 이 명령으로 모델이 null 모델보다 나은지 확인하기 위해 모델 비교 (우도 비율 테스트)를 수행했습니다. 1-pchisq(mod.a$null.deviance-mod.a$deviance, mod.a$df.null-mod.a$df.residual) 그런 다음 모든 변수가 포함 된 다른 …

25 r  logistic  diagnostic 

최근 기계 학습을 시작했지만 로지스틱 회귀 의 직관을 파악하지 못했습니다 . 다음은 내가 이해하는 로지스틱 회귀에 대한 사실입니다. 가설의 기초로 우리는 시그 모이 드 함수를 사용 합니다 . 그것이 왜 나는 이해한다 올바른 선택 그것은이다 그러나 왜, 단지 이해가 안 선택. 가설은 적절한 출력이 일 확률을 나타내 므로 함수 영역이 …

25 regression  machine-learning  logistic 

응답자가 네 그룹 중 하나에 무작위로 할당 된 설문 조사 실험의 데이터가 있습니다. > summary(df$Group) Control Treatment1 Treatment2 Treatment3 59 63 62 66 세 가지 치료 그룹은 적용되는 자극이 약간 다르지만, 내가 관심을 갖는 주요 차이점은 대조군과 치료 그룹 사이에 있습니다. 그래서 더미 변수를 정의했습니다 Control. > summary(df$Control) TRUE FALSE …

25 r  logistic  categorical-data  interaction  interpretation 

우리 모두 알고 있듯이 로지스틱 회귀 모델을 평가하는 두 가지 방법이 있으며 매우 다른 것들을 테스트하고 있습니다. 예측력 : 독립 변수를 기반으로 종속 변수를 얼마나 잘 예측할 수 있는지 측정하는 통계량을 얻으십시오. 잘 알려진 Pseudo R ^ 2는 McFadden (1974)과 Cox and Snell (1989)입니다. 적합도 통계 이 테스트는 모델을 더 …

24 r  logistic  goodness-of-fit  regression-strategies  model-evaluation 

모든 종속 변수와 독립 변수가 범주 형 변수 인 경우 회귀를 수행 할 수 있습니까?

24 regression  logistic  categorical-data 

다음과 같은 생물학적 실험이있는 논문을 검토하고 있습니다. 장치는 다양한 양의 유체 전단 응력에 세포를 노출시키는 데 사용됩니다. 더 큰 전단 응력이 셀에 가해 짐에 따라 더 많은 전단 응력이 기판에서 분리되기 시작합니다. 전단 응력의 각 수준에서, 그들은 부착 된 상태로 남아있는 세포를 세고, 처음에 부착 된 총 세포 수를 알기 …

24 r  logistic  multinomial 

회귀 분석과 선형 판별 분석 (LDA) 사이에 관계가 있습니까? 그들의 유사점과 차이점은 무엇입니까? 두 개의 수업이 있거나 두 개 이상의 수업이 있으면 차이가 있습니까?

24 regression  logistic  discriminant-analysis  canonical-correlation  reduced-rank-regression 

왜 로지스틱 회귀가 선형 모델이라고 불리는 지 알고 싶습니다. 선형이 아닌 S 자형 함수를 사용합니다. 왜 로지스틱 회귀 분석이 선형 모형입니까?

24 regression  logistic  terminology 

나무의 특성 (fe 높이)을 기반으로 나무에 사는 일부 동물 종의 발생 확률을 추정 할 수있는 로지스틱 회귀 모형을 작성하려고한다고 가정합니다. 항상 그렇듯이 시간과 비용이 제한되어 있으므로 제한된 샘플 크기 만 수집 할 수 있습니다. 다음 질문이 있습니다. 샘플의 1과 0의 비율이 1과 0의 실제 비율을 반영해야합니까? (적어도 대략) 균형 잡힌 …

23 logistic  sampling