«ordered-logit» 태그된 질문

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 

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 

이 서수 로지스틱 회귀 분석을 R에서 실행했습니다. mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) 이 모델의 요약을 얻었습니다. summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg -0.2335 0.06855 -3.406 Intercepts: Value Std. Error t value 1|2 -6.4706 1.6443 …

17 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

기본 데이터 : '1,'[good] '2,'[middle] 또는 '3'[bad]와 같이 평가 대상으로 ~ 1,000 명을 보유하고 있습니다. 이는 미래에 사람들에게 예측하려는 값입니다. . 또한 성별 (범주 : M / F), 연령 (숫자 : 17-80) 및 인종 (범주 : 흑인 / 백인 / 라티노)과 같은 인구 통계 정보가 있습니다. 주로 네 가지 질문이 …

17 r  regression  logistic  missing-data  ordered-logit 

우리는 순서 응답이 가정 변수의 집합 X : = [ X 1 , X 2 , X 3 ] 우리가 생각하는 것을 설명 할 것이다 Y를 . 그런 다음 y 에 대해 X (디자인 행렬) 의 순서화 된 로지스틱 회귀 분석을 수행합니다.y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:\{\text{Bad, Neutral, Good}\} \rightarrow \{1,2,3\}X:=[x1,x2,x3]X:=[x1,x2,x3]X:=[x_1,x_2,x_3]yyyXXXyyy …

17 logit  odds-ratio  ordered-logit 

내 연구에서는 몇 가지 메트릭으로 작업 부하를 측정 할 것입니다. 심박 변이 (HRV), 전극 활동 (EDA) 및 주관적 척도 (IWS). 정규화 후 IWS에는 세 가지 값이 있습니다. 정상보다 낮은 작업량 작업량은 평균입니다 작업량이 정상보다 높습니다. 생리적 측정이 주관적 워크로드를 얼마나 잘 예측할 수 있는지 알고 싶습니다. 따라서 비율 데이터를 사용하여 …

16 r  logistic  lme4-nlme  ordered-logit  polr 

순열 검정 (랜덤 화 검정, 재 랜덤 화 검정 또는 정확한 검정이라고도 함)은 매우 유용하며, 예를 들어 요구되는 정규 분포 가정이 t-test충족되지 않고 순위에 따라 값을 변환 할 때 유용합니다. 비모수 테스트 Mann-Whitney-U-test는 더 많은 정보가 손실 될 수 있습니다. 그러나 이러한 종류의 테스트를 사용할 때 단 하나의 가정 만 …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 7 개월 전 . 순서 형 로지스틱 회귀 분석에서 병렬 회귀 가정을 테스트 할 때 몇 가지 방법이 있습니다. 나는 그래픽 방식 (Harrell의 책에 자세히 나와 있음)과 …

14 r  regression  ordinal-data  ordered-logit 

건강 문제를 예측하고 싶습니다. '정상', '가벼운'및 '심각한'의 3 가지 결과 범주가 있습니다. 나는이 문제 (예 또는 아니오)와 함께 두 개의 예측 변수, 테스트 결과 (연속, 간격 공변량) 및 가족 이력으로부터 이것을 예측하고 싶습니다. 필자의 샘플에서 확률은 55 % (정상), 35 % (가벼움) 및 10 % (심각)입니다. 이런 의미에서, 나는 항상 …

13 logistic  ordered-logit 

을 사용하여 모델 튜닝을 수행 caret했지만 gbm패키지를 사용하여 모델을 다시 실행했습니다 . caret패키지가 사용 gbm하고 출력이 동일해야한다는 것을 이해합니다 . 그러나 data(iris)RMSE와 R ^ 2를 평가 지표로 사용하면 약 5 %의 모델에서 불일치가 발생합니다. 부분 종속성 플롯을 사용 하기 위해 최적의 모델 성능을 찾고 caret싶지만 다시 실행 하고 싶습니다 gbm. …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

세 가지 수준과 설명 요소가있는 반응 변수에 대해 파이썬에서 순서 형 로지스틱 회귀를 실행하고 싶습니다. 이 statsmodels패키지는 이진 로짓 및 다항 로짓 (MNLogit) 모델을 지원하지만 순서가 지정된로 짓은 지원하지 않습니다. 기본 수학이 다르지 않기 때문에 이것을 사용하여 쉽게 구현할 수 있는지 궁금합니다. (또는 작동하는 다른 Python 패키지도 높이 평가됩니다.)

12 categorical-data  python  logit  ordered-logit  statsmodels 

순서 형 로지스틱 회귀 분석에 대한 교차 유효성 검사를 이해하려고합니다. 게임의 목표는 분석에 사용 된 모델의 유효성을 검사하는 것입니다. 먼저 장난감 데이터 세트를 구성합니다. set.seed(1) N <- 10000 # predictors x1 <- runif(N) x2 <- runif(N) x3 <- runif(N) # coeffs in the model a <- c(-2,-1) x <- -x1+2*x2+x3 …

12 regression  cross-validation  ordered-logit  rms 

순서 형 로지스틱 회귀 분석을위한 전력 분석을 수행 할 프로그램 (R 또는 SAS 또는 무료 또는 저렴한 경우 독립형)을 찾고 있습니다.

12 logistic  power-analysis  ordered-logit 

순서 변수와 범주 변수를 예측하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 내가 이해하지 못하는 것은이 구별이 어떻게 중요한지입니다. 주문을 취소하면 무엇이 잘못되었는지 분명히 알 수있는 간단한 예가 있습니까? 어떤 상황에서 중요하지 않습니까? 예를 들어, 독립 변수가 모두 범주 형 / 소수 형인 경우 차이가 있습니까? 이 관련 질문 은 독립 변수의 유형에 …

12 logistic  multinomial  ordered-logit 

Spearman 상관 관계를 계산 한 데이터가 있으며이를 게시 용으로 시각화하려고합니다. 종속 변수는 순위가 매겨지고 독립 변수는 순위가 매겨지지 않습니다. 시각화하려는 것은 실제 기울기보다 일반적인 추세이므로 독립성을 평가하고 Spearman 상관 관계 / 회귀를 적용했습니다. 그러나 데이터를 플로팅하고 원고에 삽입하려고 할 때이 웹 사이트 에서이 내용을 우연히 발견했습니다 . Spearman 순위 상관 …

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