logistic पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास फॉर्म का GLMM है: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) जब मैं उपयोग करता हूं drop1(model, test="Chi"), तो मुझे Anova(model, type="III")कार के पैकेज से उपयोग करने की तुलना में अलग-अलग परिणाम मिलते हैं या summary(model)। ये उत्तरार्द्ध दो ही जवाब …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

जैसा कि मैं इसे समझता हूं, लॉजिस्टिक रिग्रेशन से एक्सपेरीनेटेड बीटा वैल्यू ब्याज के आश्रित वेरिएबल के लिए उस वेरिएबल का ऑड्स अनुपात है। हालाँकि, मान मैन्युअल रूप से परिकलित ऑड्स अनुपात से मेल नहीं खाता है। मेरा मॉडल अन्य संकेतकों के बीच, स्टंटिंग (कुपोषण का एक उपाय) का उपयोग …

10 regression  logistic  interpretation  odds-ratio 

मैं एक संग्रह एजेंसी के लिए भुगतान राशि की भविष्यवाणी करने के लिए सबसे अच्छे तरीके से आने की कोशिश कर रहा हूं। भुगतान किए जाने पर आश्रित चर केवल गैर-शून्य होता है। जाहिर है, वहाँ शून्य की एक भारी संख्या है क्योंकि अधिकांश लोगों तक नहीं पहुंचा जा सकता …

10 regression  predictive-models  logistic 

मुझे मल्टीस्कल्स के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए मॉडल मिला है, जो इसके द्वारा दिया गया है P(Y=j|X(i))=exp(θTjX(i))1+∑km=1exp(θTmX(i))P(Y=j|X(i))=exp⁡(θjTX(i))1+∑m=1kexp⁡(θmTX(i)) P(Y=j|X^{(i)}) = \frac{\exp(\theta_j^TX^{(i)})}{1+ \sum_{m=1}^{k}\exp(\theta_m^T X^{(i)})} जहां k कक्षाओं की संख्या है, थीटा पैरामीटर है, अनुमान लगाया जा सकता है कि jth वर्ग ग्यारहवीं प्रशिक्षण डेटा है अच्छी तरह से एक चीज जो …

10 logistic  multinomial 

बहुराष्ट्रीय लॉजिस्टिक प्रतिगमन की उचित धारणाएं क्या हैं? और SPSS 18 का उपयोग करके इन मान्यताओं को संतुष्ट करने के लिए सबसे अच्छे परीक्षण क्या हैं?

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मैं यह निर्धारित करने की कोशिश कर रहा हूं कि क्या साधारण संभावनाएं मेरी समस्या के लिए काम करेंगी या यदि लॉजिस्टिक रिग्रेशन जैसे अधिक परिष्कृत तरीकों का उपयोग करना (और सीखना) बेहतर होगा। इस समस्या में प्रतिक्रिया चर एक द्विआधारी प्रतिक्रिया (0, 1) है। मेरे पास कई भविष्यवक्ता चर …

10 r  probability  logistic 

क्या लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए त्रुटियों के संबंध में कोई विशेष धारणा है जैसे कि त्रुटि की शर्तों का निरंतर विचरण और अवशेषों की सामान्यता? आम तौर पर जब आपके पास ऐसे पॉइंट होते हैं जिनकी कुक की दूरी 4 / n से अधिक होती है, तो क्या आप उन्हें …

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मैं कुछ डेटा मॉडलिंग कर रहा हूं, जहां मुझे लगता है कि मेरे पास दो यादृच्छिक प्रभाव हैं। लेकिन डेटा सेट संतुलित नहीं है, और मुझे यकीन नहीं है कि इसके लिए क्या किया जाना चाहिए। मेरा डेटा घटनाओं का एक समूह है। एक घटना तब होती है जब कोई …

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मैं एक उपयोगिता क्लाइंट के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग कर एक प्रॉपर्टीज मॉडल का निर्माण कर रहा हूं। मेरी चिंता यह है कि कुल नमूने में से मेरे 'खराब' खाते सिर्फ 5% हैं, और बाकी सभी अच्छे हैं। मैं am खराब ’की भविष्यवाणी कर रहा हूं। क्या परिणाम का …

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हाल ही में मैंने डिफ़ॉल्ट घटनाओं की संभावनाओं का अनुमान लगाने के लिए एसवीएम-आउटपुट के प्लैट की स्केलिंग का उपयोग किया है। अधिक प्रत्यक्ष विकल्प "कर्नेल लॉजिस्टिक रिग्रेशन" (KLR) और संबंधित "आयात वेक्टर मशीन" प्रतीत होते हैं। क्या कोई बता सकता है कि संभाव्यता-आउटपुट देने वाली कौन सी कर्नेल विधि …

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मुझे बहुत सारे स्वतंत्र चर के साथ बाइनरी लॉजिस्टिक रिग्रेशन करना है। उनमें से ज्यादातर बाइनरी हैं, लेकिन कुछ वैरिएबल चर में दो से अधिक स्तर हैं। ऐसे चरों से निपटने का सबसे अच्छा तरीका क्या है? उदाहरण के लिए, तीन संभावित मूल्यों के साथ एक चर के लिए, मुझे …

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मिश्रित प्रभाव लॉजिस्टिक प्रतिगमन के बारे में एक यूसीएलए वेबपेज पर मैं बयानों से भ्रमित हूं । वे इस तरह के मॉडल को फिट करने से निर्धारित प्रभाव गुणांक की एक तालिका दिखाते हैं और पहले पैराग्राफ के सहकर्मियों को एक सामान्य लॉजिस्टिक प्रतिगमन की तरह बिल्कुल गुणांक की व्याख्या …

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मैं स्केलेरन प्रलेखन से गुजर रहा हूं लेकिन मैं लॉजिस्टिक रिग्रेशन के संदर्भ में इन कार्यों के उद्देश्य को नहीं समझ पा रहा हूं। इसके लिए decision_functionयह कहता है कि हाइपरप्लेन और परीक्षण उदाहरण के बीच की दूरी। यह विशेष जानकारी कैसे उपयोगी है? और यह कैसे predictऔर predict-probaतरीकों से …

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मुझे यह पोस्ट मिली है: हाँ। गुणांक क्रमिक भविष्यवक्ता में परिवर्तन के प्रत्येक वेतन वृद्धि के लिए लॉग बाधाओं में परिवर्तन को दर्शाता है। यह (बहुत ही सामान्य) मॉडल विनिर्देशन मानता है कि भविष्यवक्ता के वेतन वृद्धि पर रैखिक प्रभाव पड़ता है। धारणा का परीक्षण करने के लिए, आप एक …

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लॉजिस्टिक रिग्रेशन में, 2 के विषम अनुपात का मतलब है कि घटना 2 गुना अधिक संभावित है, जो कि भविष्यवक्ता में एक-यूनिट वृद्धि को देखते हुए है। कॉक्स रिग्रेशन में, 2 का एक खतरनाक अनुपात का मतलब है कि घटना दो बार घटित होगी, क्योंकि प्रत्येक समय बिंदु पर पूर्वसूचक …

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