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로지스틱 회귀 추정치에 대한 예측 간격 을 생성하는 방법을 이해하고 싶습니다 . Collett 's Modeling Binary Data , 2nd Ed p.98-99 의 절차를 따르는 것이 좋습니다 . 이 절차를 구현하고이를 R과 비교 한 후에 predict.glm실제로이 책은 예측 구간이 아닌 신뢰 구간 을 계산하는 절차를 보여주고 있다고 생각 합니다. 와 비교 …

20 r  regression  confidence-interval  logistic  prediction-interval 

나는 항상 로지스틱 회귀를 링크 함수가 로지스틱 함수 (프로 빗 함수 대신) 인 이항 회귀의 특별한 경우라고 생각했습니다. 그래도 내가 가진 또 다른 질문에 대한 답을 읽음으로써 혼란 스러울 것 같고 로지스틱 회귀와 로지스틱 링크가있는 이항 회귀에는 차이가 있습니다. 차이점이 뭐야?

20 regression  logistic  binomial 

JMP에서 다항 로짓 모델을 실행하고 각 매개 변수 추정치에 대한 카이 제곱 p- 값과 AIC를 포함하는 결과를 얻었습니다. 이 모델에는 하나의 범주 형 결과와 7 개의 범주 형 설명 변수가 있습니다. 그런 다음 nnet 패키지 의 multinom함수를 사용하여 R에서 동일한 모델을 만들 것이라고 생각한 것을 맞았습니다 . 코드는 기본적으로 다음과 …

20 r  logistic  multinomial  logit  jmp 

정밀도는 다음과 같이 정의됩니다. p = true positives / (true positives + false positives) 로, 즉를 정확 true positives하고 false positives, 정밀도가 한 접근 방식 0? 리콜에 대한 동일한 질문 : r = true positives / (true positives + false negatives) 현재이 값을 계산 해야하는 통계 테스트를 구현 중이며 때로는 …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

좋아, 나는 로지스틱 회귀를 가지고 predict()있으며 내 추정값을 기반으로 확률 곡선을 개발하는 함수를 사용했습니다 . ## LOGIT MODEL: library(car) mod1 = glm(factor(won) ~ as.numeric(bid), data=mydat, family=binomial(link="logit")) ## PROBABILITY CURVE: all.x <- expand.grid(won=unique(won), bid=unique(bid)) y.hat.new <- predict(mod1, newdata=all.x, type="response") plot(bid<-000:1000,predict(mod1,newdata=data.frame(bid<-c(000:1000)),type="response"), lwd=5, col="blue", type="l") 이것은 훌륭하지만 확률에 대한 신뢰 구간을 그리는 것이 …

20 r  logistic  confidence-interval 

어떤 종류의 비율이나 백분율을 예측하는 모델을 만들고 싶다고 가정 해보십시오. 예를 들어, 파티에 참석할 소년 대 소녀의 수를 예측하고 모델에서 사용할 수있는 파티의 기능은 파티의 광고량, 행사장의 크기, 장소와 같은 것들입니다. 파티 등에서 술을 마시 게됩니다. (이것은 단지 예일 뿐이며 기능은 중요하지 않습니다.) 내 질문은 비율과 백분율을 예측하는 것의 차이점은 …

20 regression  logistic 

나는 논문에서 로지스틱 회귀의 사용을 이해하려고 애썼다. 사용할 수있는 종이 여기가 백내장 수술 중 합병증의 가능성을 예측하기 위해 로지스틱 회귀 분석을 사용합니다. 나를 혼란스럽게하는 것은 종이가 다음과 같이 1에 대한 승산 비를 기준선에 할당하는 모델을 제시한다는 것입니다. 위험 프로파일이 모든 위험 지표에 대해 기준 그룹에있는 환자 (즉, 표 1의 모든 …

20 logistic  odds-ratio 

CrossValidated는 King and Zeng (2001) 의 희귀 사건 편향 보정을 언제 어떻게 적용 할 것인지에 대한 몇 가지 질문을 가지고 있습니다 . 바이어스가 존재한다는 최소한의 시뮬레이션 기반 데모를 통해 다른 것을 찾고 있습니다. 특히 왕과 eng 주 "... 드문 사건 데이터에서 확률의 편향은 수천의 표본 크기에서 실질적으로 의미가 있으며 예측 …

19 r  logistic  simulation  bias  rare-events 

여기서 Logistic Regression의 구현을 확인하고 있습니다 . 그 기사를 읽은 후 중요한 부분은 S 자형 함수를 결정하는 가장 좋은 계수를 찾는 것 같습니다. 이 방법이 왜 "Logistic Regression"이라고 불리는 지 궁금합니다. 로그 함수와 관련이 있습니까? 어쩌면 그것을 이해하기 위해 역사적인 배경 정보가 필요할 수도 있습니다.

19 regression  machine-learning  logistic 

로지스틱 회귀 분석에서 범주 형 변수의 z 값을 해석하는 데 문제가 있습니다. 아래 예제에는 클래스가 3 개인 범주 형 변수가 있으며 z 값에 따라 CLASS2는 관련이 있지만 다른 클래스는 관련이 없습니다. 그러나 이것이 무엇을 의미합니까? 다른 수업을 하나로 합칠 수 있습니까? 전체 변수가 좋은 예측 변수가 아닐 수 있습니까? 이것은 …

19 r  logistic  categorical-data  feature-selection  categorical-encoding 

기계 학습 알고리즘에서 올바르게 이해하면 모델은 경험에서 배워야합니다. 즉, 모델이 새로운 사례에 대해 잘못된 예측을 제공하면 새로운 관측치에 적응해야하고 시간이 지나면 모델이 점점 더 좋아집니다. . 로지스틱 회귀에는 이러한 특성이 있음을 알 수 없습니다. 그렇다면 왜 여전히 기계 학습 알고리즘으로 간주됩니까? "학습"이라는 용어에서 로지스틱 회귀 분석과 일반 회귀 분석의 차이점은 …

19 machine-learning  logistic  random-forest 

1 (쉽지 않음)에서 5 (매우 쉽지 않음) 범위의 서수 종속 변수, 용이성을 가지고 있습니다. 독립 요인의 값이 증가하면 용이성 등급이 높아집니다. 내 독립 변수 중 두 개 ( condA및 condB)는 범주 형이며, 각각 2 개의 레벨이 있으며 2 ( abilityA, abilityB)는 연속적입니다. R 에서 서수 패키지를 사용하고 있습니다. logit(p(Y⩽g))=lnp(Y⩽g)p(Y>g)=β0g−(β1X1+⋯+βpXp)(g=1,…,k−1)logit(p(Y⩽g))=ln⁡p(Y⩽g)p(Y>g)=β0g−(β1X1+⋯+βpXp)(g=1,…,k−1)\text{logit}(p(Y \leqslant …

19 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

학기 말에 학생의 성공 확률을 예측하는 예측 모델을 작성 중입니다. 저는 학생의 성공 또는 실패 여부에 특히 관심이 있습니다. 여기서 성공은 일반적으로 과정을 이수하 고 총 점수 중 70 % 이상을 달성하는 것으로 정의됩니다. 모델을 배포 할 때 학생이 과제를 제출하거나 성적을 올리는 등의 일이 발생한 직후에 더 많은 정보를 …

19 time-series  machine-learning  logistic 

로지스틱 회귀 최적화에 Newton의 방법을 사용하는 것을 반복 재가 중 최소 제곱이라고하는 이유는 무엇입니까? 물류 손실과 최소 제곱 손실이 완전히 다르기 때문에 나에게 분명하지 않은 것 같습니다.

19 logistic  generalized-linear-model  optimization  irls  fisher-scoring 

로지스틱 회귀가 이항 분포를 사용하는 방법을 이해하려고합니다. 새의 둥지 성공을 연구하고 있다고 가정 해 봅시다. 둥지가 성공할 확률은 0.6입니다. 이항 분포를 사용하여 n 번의 시도 (연구 된 둥지의 수)가 주어지면 r 성공 확률을 계산할 수 있습니다. 그러나 이항 분포는 모델링 컨텍스트에서 어떻게 사용됩니까? 일일 평균 기온이 둥지 성공에 어떤 영향을 …

19 logistic  binomial