logistic पर टैग किए गए जवाब

जब मैं दो अलग-अलग (अविभाज्य) लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल में अपने चर का विश्लेषण करता हूं, तो मुझे निम्नलिखित मिलते हैं: Predictor 1: B= 1.049, SE=.352, Exp(B)=2.85, 95% CI=(1.43, 5.69), p=.003 Constant: B=-0.434, SE=.217, Exp(B)=0.65, p=.046 Predictor 2: B= 1.379, SE=.386, Exp(B)=3.97, 95% CI=(1.86, 8.47), p<.001 Constant: B=-0.447, SE=.205, Exp(B)=0.64, p=.029 …

11 logistic  statistical-significance  multiple-regression 

मैंने पार-अनुभागीय डेटा के छह अलग-अलग सेटों पर लागू होने के लिए एक लॉजिट मॉडल विकसित किया है। मैं जो उजागर करने की कोशिश कर रहा हूं वह यह है कि क्या अलग-अलग समय और समय पर अन्य स्पष्टीकरणों के लिए नियंत्रित आश्रित चर (DV) पर किसी दिए गए स्वतंत्र …

11 logistic  spss 

यहाँ मैं क्या करना चाहता हूँ, लेकिन वहाँ predictmlogit के लिए कोई विधि नहीं है । कोई विचार? 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 

एक अध्ययन के लिए आवश्यक नमूना आकार की गणना कैसे करता है जिसमें विषयों के एक समूह में एक सर्जरी के समय एक एकल निरंतर चर मापा जाएगा और फिर दो साल बाद उन्हें कार्यात्मक परिणाम या बिगड़ा परिणाम के रूप में वर्गीकृत किया जाएगा। हम यह देखना चाहेंगे कि …

11 logistic  sample-size 

मेरे पास 2 x 2 x 6 तालिका में वर्गीकृत डेटा है। चलो आयामों को बुलाते हैं response, Aऔर B। मैं मॉडल के साथ डेटा के लिए एक लॉजिस्टिक प्रतिगमन फिट बैठता हूं response ~ A * B। उस मॉडल के विचलन का एक विश्लेषण कहता है कि शब्द और …

11 categorical-data  logistic  multiple-comparisons  chi-squared 

एसवीएम की मेरी समझ यह है कि यह एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन (LR) के समान है, अर्थात सुविधाओं का एक भारित योग सिग्मॉइड फ़ंक्शन को एक वर्ग से संबंधित होने की संभावना प्राप्त करने के लिए दिया जाता है, लेकिन इसके बजाय क्रॉस-एन्ट्रॉपी (लॉजिस्टिक) नुकसान समारोह, प्रशिक्षण काज नुकसान का उपयोग …

11 machine-learning  logistic  svm 

mgcvके लिए पैकेज Rफिटिंग टेन्सर उत्पाद बातचीत के लिए दो कार्य करता है: te()और ti()। मैं दोनों के बीच श्रम के बुनियादी विभाजन को समझता हूं (गैर-रैखिक बातचीत को फिट करना बनाम इस बातचीत को मुख्य प्रभावों और एक इंटरैक्शन में विघटित करना)। क्या मुझे समझ नहीं आता क्यों है …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

मैं में एक रसद प्रतिगमन प्रशिक्षित कर सकते हैं Rका उपयोग कर glm(y ~ x, family=binomial(logit))) लेकिन, IIUC, यह लॉग संभावना के लिए अनुकूलन करता है। क्या रैखिक ( ) हानि फ़ंक्शन (जो इस मामले में कुल भिन्नता के समान है) का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित करने का एक …

11 logistic 

लॉजिस्टिक प्रतिगमन में निरंतर चर के लिए अंतर अनुपातों की व्याख्या करने के बारे में मेरे पास कुछ सवाल थे। मुझे लगता है कि ये लॉजिस्टिक रिग्रेशन (और शायद सामान्य तौर पर रिग्रेशन के बारे में) के बारे में बुनियादी सवाल हैं, और हालांकि मैं थोड़ा शर्मिंदा हूं कि मुझे …

11 regression  logistic 

मेरे पास 1000 पॉज़िटिव के साथ 100,000 अवलोकन (9 डमी इंडिकेटर वैरिएबल) हैं। लॉजिस्टिक रिग्रेशन इस मामले में ठीक काम करना चाहिए, लेकिन कटऑफ संभावना मुझे पहेली। आम साहित्य में, हम 1s और 0s की भविष्यवाणी करने के लिए 50% कटऑफ चुनते हैं। मैं ऐसा नहीं कर सकता क्योंकि मेरा …

11 regression  logistic  classification  generalized-linear-model  roc 

मैं सामान्यीकृत, रैखिक और मिश्रित मॉडल से एक उदाहरण प्रस्तुत कर रहा हूं । मेरा MWE नीचे है: Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates, …

11 r  logistic  generalized-linear-model  likelihood-ratio  z-test 

मेरे पास बड़े सर्वेक्षण डेटा, एक बाइनरी परिणाम चर और बाइनरी और निरंतर सहित कई व्याख्यात्मक चर हैं। मैं मॉडल सेट (GLM और मिश्रित GLM दोनों के साथ प्रयोग कर रहा हूं) और शीर्ष मॉडल का चयन करने के लिए सूचना सिद्धांत का उपयोग कर रहा हूं। मैंने सहसंबंधों के …

11 regression  logistic  data-transformation  skewness 

मैं एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल के साथ कुछ विशेषताओं के आधार पर छात्रों की सफलता या विफलता की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा हूं। मॉडल के प्रदर्शन में सुधार करने के लिए, मैंने पहले ही स्पष्ट अंतर के आधार पर छात्रों को अलग-अलग समूहों में विभाजित करने और प्रत्येक …

11 clustering  data-mining  logistic 

लॉजिस्टिक रिग्रेशन किसी घटना के लॉग ऑड्स को भविष्यवाणियों के कुछ सेट के रूप में मॉडल करता है। अर्थात्, लॉग (पी / (1-पी)) जहां पी कुछ परिणाम की संभावना है। इस प्रकार, कुछ चर (x) के लिए कच्चे लॉजिस्टिक प्रतिगमन गुणांक की व्याख्या लॉग ऑड्स स्केल पर होनी चाहिए। यही …

10 regression  logistic  logit 

[इसी तरह का सवाल यहां कोई जवाब नहीं के साथ पूछा गया था ] मैंने एल 1 नियमितीकरण (लास्सो लॉजिस्टिक रिग्रेशन) के साथ एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल फिट किया है और मैं महत्व के लिए फिट किए गए गुणांक का परीक्षण करना चाहता हूं और अपने पी-वैल्यू प्राप्त करना चाहता …

10 logistic  statistical-significance  regression-coefficients  lasso