logistic पर टैग किए गए जवाब

मैं बहुत उलझन में हूं कि परिवार के साथ चमक में कैसे काम करता है = "द्विपद"। मेरी समझ में, परिवार के साथ glm की संभावना = "द्विपद" इस प्रकार निर्दिष्ट की गई है: जहां y "मनाया सफलता का अनुपात" है और n परीक्षणों की ज्ञात संख्या है।यnf(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp(n[ylogp1−p−(−log(1−p))]+log(nny))f(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp⁡(n[ylog⁡p1−p−(−log⁡(1−p))]+log⁡(nny)) f(y) = …

14 r  logistic  generalized-linear-model  binomial  weighted-regression 

कई गणित-भारी पेपर हैं जो बेयसियन लास्सो का वर्णन करते हैं, लेकिन मैं परीक्षण चाहता हूं, जेएजीएस कोड को सही करें जिसका मैं उपयोग कर सकता हूं। कोई व्यक्ति BUGS / JAGS कोड का नमूना ले सकता है जो लॉजिस्टिक प्रतिगमन को नियमित करता है? कोई भी योजना (L1, L2, …

14 bayesian  logistic  lasso  jags  regularization 

यह मेरे कुछ सहयोगियों द्वारा पालन की जाने वाली एक प्रथा या विधि के बारे में एक प्रश्न है। लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाते समय, मैंने देखा है कि लोग अपने संबंधित वज़न ऑफ़ एविडेंस (WoE) के साथ श्रेणीबद्ध चर (या निरंतर चर जो द्वैध हैं) को प्रतिस्थापित करते हैं। यह …

14 regression  logistic  categorical-data  modeling 

मैंने एसएएस पर अपने डेटा पर लॉजिस्टिक रिग्रेशन लागू किया और यहां आरओसी वक्र और वर्गीकरण तालिका हैं। मैं वर्गीकरण तालिका में आंकड़ों के साथ सहज हूं, लेकिन यह बिल्कुल निश्चित नहीं है कि आरओ वक्र और इसके नीचे का क्षेत्र क्या दर्शाता है। किसी भी स्पष्टीकरण बहुत सराहना की …

14 regression  logistic  classification  roc 

मान लीजिए कि हमारे पास निम्नलिखित लॉजिस्टिक प्रतिगमन मॉडल है: logit ( पी ) = β0+ β1एक्स1+ β2एक्स2logit(p)=β0+β1x1+β2x2\text{logit}(p) = \beta_0+\beta_{1}x_{1} + \beta_{2}x_{2} है घटना जब की संभावना और ? दूसरे शब्दों में, यह घटना का अंतर है जब और निम्नतम स्तर पर होते हैं (भले ही यह 0 न हो)? …

14 logistic  interpretation  intercept 

मैं लॉजिस्टिक रिग्रेशन में अतिविशिष्टता की अवधारणा पर एक हैंडल पाने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने पढ़ा है कि जब एक प्रतिक्रिया चर का विचरण द्विपद वितरण से अपेक्षित होता है, तो ओवरडायर्स विचलन होता है। लेकिन अगर एक द्विपद चर केवल दो मान (1/0) हो सकता है, तो …

14 logistic  variance  binomial  mean  overdispersion 

बाइनरी परिणामों के साथ एक डेटा सेट को देखते हुए और कुछ भविष्यवाणिय मैट्रिक्स , मानक लॉजिस्टिक प्रतिगमन मॉडल गुणांक के बीटा +1 {MLE } जो द्विपद संभावना को अधिकतम करता है। जब एक्स पूर्ण रैंक है \ बीटा_ {एमएलई} अद्वितीय है; जब पूर्ण पृथक्करण मौजूद नहीं है, तो यह …

13 logistic  maximum-likelihood  auc 

आमतौर पर लॉजिस्टिक रिग्रेशन में, हम एक मॉडल फिट करते हैं और प्रशिक्षण सेट पर कुछ पूर्वानुमान प्राप्त करते हैं। फिर हम उन प्रशिक्षण भविष्यवाणियों ( यहाँ कुछ पसंद ) पर क्रॉस-वैरिफाई करते हैं और आरओसी वक्र की तरह कुछ के आधार पर इष्टतम सीमा मूल्य तय करते हैं। हम …

13 logistic  cross-validation  optimization  roc  threshold 

मॉडल से उत्पन्न वर्ग सदस्यता संभावनाओं पर एक सीमा का उपयोग करके (द्विआधारी) लॉजिस्टिक प्रतिगमन से अनुमानित कक्षाएं निर्धारित की जाती हैं। जैसा कि मैं इसे समझता हूं, आमतौर पर 0.5 का उपयोग डिफ़ॉल्ट रूप से किया जाता है। लेकिन अलग-अलग होने से भविष्यवाणी के वर्गीकरण में बदलाव आएगा। क्या …

13 machine-learning  logistic  scikit-learn  hyperparameter 

हाल ही में, मुझे अर्थशास्त्र में कई पेपर पढ़ने पड़े (ऐसा क्षेत्र जिससे मैं बहुत परिचित नहीं हूं)। एक बात जो मैंने देखी है, वह यह है कि जब प्रतिक्रिया चर द्विआधारी होता है, तब भी ओएलएस का उपयोग करके लगाए गए रैखिक प्रतिगमन मॉडल सर्वव्यापी होते हैं। मेरा सवाल …

13 regression  logistic  econometrics 

जहाँ तक मुझे पता है, लॉजिस्टिक मॉडल और फ्रैक्शनल रिस्पांस मॉडल (frm) के बीच का अंतर यह है कि डिपेंडेंट वैरिएबल (Y) जिसमें frm [0,1] है, लेकिन लॉजिस्टिक {0, 1} है। इसके अलावा, फ्रिज अपने मापदंडों को निर्धारित करने के लिए अर्ध-संभावना आकलनकर्ता का उपयोग करता है। आम तौर पर, …

13 r  logistic  generalized-linear-model  quasi-likelihood 

मैं एक लॉजिस्टिक मॉडल पर काम कर रहा हूं और मुझे परिणामों के मूल्यांकन में कुछ कठिनाइयां आ रही हैं। मेरा मॉडल एक द्विपद लॉगिट है। मेरे व्याख्यात्मक चर हैं: 15 स्तरों, एक द्विगुणित चर और 2 निरंतर चर वाले एक श्रेणीगत चर। मेरा N बड़ा> 8000 है। मैं निवेश …

13 r  logistic  goodness-of-fit  roc 

मैं फॉर्म में लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल चला रहा हूं: lmer(response~1+(1|site), family=binomial, REML = FALSE) आम तौर पर मैं आईसीसी को इंटरसेप्ट और अवशिष्ट संस्करण से गणना करेगा, लेकिन मॉडल के सारांश में अवशिष्ट विचरण शामिल नहीं है। मैं इसकी गणना कैसे करूं?

13 logistic  lme4-nlme  glmm 

लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल (आर में glm) से आने वाली मेरी भविष्यवाणियां 0 और 1 के बीच नहीं बंधी हैं, जैसा मैं उम्मीद करूंगा। लॉजिस्टिक रिग्रेशन की मेरी समझ यह है कि आपके इनपुट और मॉडल पैरामीटर को रैखिक रूप से संयोजित किया जाता है और प्रतिक्रिया लॉगिट लिंक फ़ंक्शन का …

13 r  regression  logistic  generalized-linear-model 

मेरे पास फॉलो-अप के विभिन्न लंबाई वाले रोगियों का एक समूह है। अब तक मैं समय के पहलू की अवहेलना कर रहा हूं और बस एक द्विआधारी परिणाम-रोग / कोई बीमारी नहीं है। मैं आमतौर पर इन अध्ययनों में लॉजिस्टिक रिग्रेशन करता हूं, लेकिन मेरे एक अन्य सहयोगी ने पूछा …

13 logistic  poisson-distribution