«logit» 태그된 질문

누구나 probit 및 logit과 같은 이진 모델에서 오프셋이 어떻게 작동하는지 파생 되었습니까? 내 문제에서 후속 창 길이가 다를 수 있습니다. 환자가 치료법으로 예방 주사를받는다고 가정하십시오. 주사는 다른 시간에 발생하므로 결과가 플레어 발생 여부에 대한 이진 지표 인 경우 일부 사람들이 증상을 나타낼 시간이 더 있다는 사실을 조정해야합니다. 플레어 업의 확률은 …

12 logit  probit  logarithm  offset 

선형 및 2 차 있는 로지스틱 회귀 분석에서 선형 계수 및 2 차 계수 가있는 경우 확률의 전환점이 있다고 말할 수 있습니까?β1β1\beta_1β2β2\beta_2−β1/(2β2)−β1/(2β2)-\beta_1 / (2\beta_2)

12 interpretation  logit  polynomial 

이전 글 에서 EQ-5D 점수 를 다루는 방법에 대해 궁금했습니다 . 최근에 Bottai와 McKeown 이 제안한 로지스틱 Quantile 회귀 분석을 통해 우연한 결과를 다루는 우아한 방법을 소개했습니다. 공식은 간단합니다. logit(y)=log(y−yminymax−y)logit(y)=log(y−yminymax−y)logit(y)=log(\frac{y-y_{min}}{y_{max}-y}) log (0) 및 0으로 나누지 않도록 범위를 작은 값인 확장하십시오 . 이것은 점수의 경계를 존중하는 환경을 제공합니다.ϵϵ\epsilon 문제는 모든 가 …

12 r  logistic  data-visualization  logit  quantile-regression 

정렬 된 로짓 회귀 분석을 시도하고 있습니다. 나는 모델을 그렇게 운영하고 있습니다 (소득 및 인구 측정에서 시장의 회사 수를 추정하는 바보 같은 작은 모델). 내 질문은 예측에 관한 것입니다. nfirm.opr<-polr(y~pop0+inc0, Hess = TRUE) pr_out<-predict(nfirm.opr) 예측을 실행하면 (예측 된 y를 얻는 데 사용하려고 함) 출력은 0, 3 또는 27이며, 계수에서 수동 …

12 r  econometrics  logit  ordered-logit 

누구나 평신도의 관점에서 Probit 및 Logit 모델의 한계 효과를 계산하는 방법을 설명 할 수 있습니까? 나는 통계에 익숙하지 않으며이 두 모델에 대해 혼란스러워합니다.

12 logistic  interpretation  logit  probit 

여기에 내가하고 싶은 일이 있지만 predictmlogit 에는 방법 이없는 것 같습니다 . 어떤 아이디어? library(mlogit) data("Fishing", package = "mlogit") Fish <- mlogit.data(Fishing, varying = c(2:9), shape = "wide", choice = "mode") Fish_fit<-Fish[-1,] Fish_test<-Fish[1,] m <- mlogit(mode ~price+ catch | income, data = Fish_fit) predict(m,newdata=Fish_test)

11 r  logistic  logit  multinomial 

로지스틱 회귀는 이벤트의 로그 확률을 일부 예측 변수로 모델링합니다. 즉, log (p / (1-p)) 여기서 p는 결과의 확률입니다. 따라서 일부 변수 (x)에 대한 원시 로지스틱 회귀 계수의 해석은 로그 승산 척도에 있어야합니다. 즉, x = 5의 계수 인 경우 x 대응 자에서 1 단위의 변화가 로그 확률 스케일에서 5 단위로 …

10 regression  logistic  logit 

2x2 및 Ix2 우발성 테이블에서 로지스틱 회귀의 사용을 이해하려고합니다. 예를 들어, 이것을 예로 사용 카이 제곱 검정과 로지스틱 회귀 분석의 차이점은 무엇입니까? 다음과 같이 여러 명목 요소 (Ix2 테이블)가있는 테이블은 어떻습니까? 거기에 비슷한 질문입니다 여기가 -하지만 대답은 카이 제곱이 MXN 테이블을 처리 할 수있는 중심이다,하지만 내 질문은 바이너리 결과 단일 …

10 logistic  chi-squared  logit  contingency-tables 

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 + …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography