«logistic» 태그된 질문

이진 결과 변수 {0,1} 및 예측 변수 {0,1}이 있습니다. 내 생각은 다른 변수를 포함시키고 승산 비를 계산하지 않으면 물류를하는 것이 의미가 없다는 것입니다. 하나의 이진 예측 변수를 사용하면 확률 충분 확률 대 승산 비를 계산하지 않습니까?

18 r  regression  probability  logistic  odds-ratio 

여기 에서 와인 데이터 는 0에서 10 사이의 값을 가진 각 항목과 관련된 종속 등급이있는 11 개의 숫자 독립 변수로 구성됩니다. 이는 회귀 모델을 사용하여 변수와 관련 변수의 관계를 조사하는 데 유용한 데이터 세트입니다 평가. 그러나 선형 회귀가 적절합니까, 아니면 다항식 / 순서 로지스틱 회귀를 사용하는 것이 더 낫습니까? 로지스틱 …

18 r  regression  logistic  ordered-logit 

로지스틱 회귀의 반응 변수에 iid 가정이 있습니까? 예를 들어 데이터 포인트 가 있다고 가정 합니다. 응답 가 의 Bernoulli 분포에서 온 것 같습니다 . 따라서 매개 변수 가 다른 Bernoulli 분포 가 있어야합니다 .Y i p i = 로짓 ( β 0 + β 1 x i ) 1000 p100010001000와이나는와이나는Y_i피나는= …

18 regression  logistic  assumptions  iid 

파이썬의 scikit-learn을 사용하여 로지스틱 회귀를 훈련하고 테스트합니다. scikit-learn은 독립 변수의 회귀 계수를 반환하지만 계수의 표준 오차는 제공하지 않습니다. 각 계수에 대한 Wald 통계량을 계산하고 이러한 계수를 서로 비교하려면 이러한 표준 오류가 필요합니다. 로지스틱 회귀 계수 ( here ) 의 표준 오차를 계산하는 방법에 대한 설명을 찾았 지만 따르기가 다소 어렵습니다. …

18 logistic  python  standard-error  regression-coefficients  scikit-learn 

기능을 선택하고 이진 대상에 예측 모델을 맞추는 방법으로 올가미를 사용하려고합니다. 아래는 정규화 된 로지스틱 회귀 분석을 시도하기 위해 놀고있는 코드입니다. 내 질문은 "유의 한"변수 그룹을 얻는데 각각의 상대적 중요성을 추정하기 위해 순서를 매길 수 있습니까? 이 순위의 목적을 위해 절대 값으로 계수를 표준화 할 수 있습니까 ( coef함수를 통해 원래 …

18 logistic  importance  glmnet 

로짓 모델에서 각 수준에 더미 변수를 사용하는 것보다 독립적 인 서수 변수의 효과를 결정하는 더 똑똑한 방법이 있습니까?

18 logistic  logit  ordinal-data 

로지스틱 회귀와 t- 검정의 검정력은 동일합니까? 그렇다면, 그들은 "데이터 밀도 동등성"이어야합니다. 즉, 동일한 수의 기본 관측치가 고정 된 알파 0.05가 주어지면 동일한 검정력을 얻습니다. 두 가지 경우를 고려하십시오. [parametric t-test] : 이항 관측에서 30 개의 드로우가 만들어지고 결과 값이 평균화됩니다. 이것은 그룹 A (이항 Pr이 .70의 발생)에 대해 30 번 …

18 logistic  t-test  power  power-analysis 

로짓 모델을 사용하고 있습니다. 내 종속 변수는 이진입니다. 그러나 범주 형이며 응답이 포함 된 독립 변수가 있습니다 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. 따라서 서수입니다 ( "정량적 범주 형"). 모델에서 이것을 처리하는 방법을 잘 모르겠습니다. 사용하고 gretl있습니다. [@ttnphns의 참고 사항 : 문제는 모델이 로짓이라고 가정하지만 (종속적 독립 변수 …

18 regression  logistic  ordinal-data  predictor 

다중 선형 회귀 분석에서 다음 공식의 계수를 찾을 수 있습니다. b = ( X'엑스)− 1( X') Y비=(엑스'엑스)−1(엑스')와이b = (X'X)^{-1}(X')Y beta = solve(t(X) %*% X) %*% (t(X) %*% Y) ; beta 예를 들어 : > y <- c(9.3, 4.8, 8.9, 6.5, 4.2, 6.2, 7.4, 6, 7.6, 6.1) > x0 <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1) …

18 logistic  regression-coefficients 

다음과 같은 확률 함수가 있습니다. Prob=11+e−zProb=11+e−z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} 어디 z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. 내 모델은 다음과 같습니다 Pr(Y=1)=11+exp(−[−3.92+0.014×(gender)])Pr(Y=1)=11+exp⁡(−[−3.92+0.014×(gender)])\Pr(Y=1) = \frac{1}{1 + \exp\left(-[-3.92 + 0.014\times(\text{gender})]\right)} 절편 (3.92)의 의미를 이해하지만 이제 0.014를 해석하는 방법을 확신합니다. 이것들이 여전히 확률, 홀수 비율을 기록하고 있습니까, 아니면 이제 각각의 …

18 probability  logistic  logit 

다변량 로지스틱 회귀 모델에서 중요하지 않은 숫자 변수가 있습니다. 그러나 그룹으로 분류하면 갑자기 중요해집니다. 이것은 나에게 반 직관적입니다. 변수를 분류 할 때 우리는 정보를 제공합니다. 어떻게 이럴 수있어?

17 regression  logistic  statistical-significance  multivariate-analysis 

콕스 비례 위험 모델에 대해 배웠습니다. 로지스틱 회귀 모형에 적합한 경험이 많으므로 직관을 구축하기 위해 coxphR "survival"에서 사용 glm하는 모형을로 사용 하는 로지스틱 회귀 모형 과 비교했습니다 family="binomial". 코드를 실행하면 : library(survival) s = Surv(time=lung$time, event=lung$status - 1) summary(coxph(s ~ age, data=lung)) summary(glm(status-1 ~ age, data=lung, family="binomial")) 나는 각각 0.0419와 …

17 r  logistic  survival  cox-model  power 

내 데이터에서 매우 정확한 로지스틱 회귀 분류기를 만들었습니다. 이제 왜 그것이 잘 작동하는지 더 잘 이해하고 싶습니다. 특히, 어떤 기능이 가장 큰 기여를하고 있는지 (어떤 기능이 가장 중요한지) 순위를 매기고, 이상적으로는 각 기능이 전체 모델 (또는이 맥락에서)의 정확성에 기여하는 정도를 수량화하고 싶습니다. 어떻게해야합니까? 내 첫 번째 생각은 계수를 기준으로 순위를 …

17 machine-learning  logistic  feature-selection  importance 

이것은 StackExchange에 대한 첫 번째 게시물이지만 꽤 오랫동안 리소스로 사용 해 왔으며 적절한 형식을 사용하고 적절한 편집을 위해 최선을 다할 것입니다. 또한 이것은 여러 부분으로 구성된 질문입니다. 질문을 여러 개의 다른 게시물 또는 하나의 게시물로 나눌 것인지 확실하지 않았습니다. 질문은 모두 같은 텍스트에서 한 섹션에 있기 때문에 하나의 질문으로 게시하는 …

17 r  logistic  model-selection  regression-strategies 

로지스틱 회귀에 대한 이탈도 측정에 대해 읽었습니다. 그러나 포화 모델이라는 부분은 명확하지 않습니다. 광범위한 Google 검색을 수행했지만 그 결과 중 어느 것도 내 질문에 대답하지 못했습니다. 지금까지 포화 모형에는 각 관측치에 대한 매개 변수가 있으며 결과적으로 완벽하게 적합합니다. 이것은 나에게 분명하다. 그러나 (포화 모델의) 적합치가 관측치와 동일합니다. 내 지식으로는 로지스틱 …

17 logistic  deviance