logistic पर टैग किए गए जवाब

मुझे लॉजिस्टिक रिग्रेशन के दौरान भारी गुणांक मिलते हैं, इसके साथ गुणांक देखें krajULKV: > summary(m5) Call: glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + rok:obdobi:kraj, family = "quasibinomial") Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.7796 …

9 regression  logistic  generalized-linear-model  separation 

मुझे एक प्रतिगमन समस्या है जहां परिणाम सख्ती से 0, 1 नहीं हैं, बल्कि 0 से 1 तक सभी वास्तविक संख्याओं की श्रेणी में ।Y=[0,0.12,0.31,...,1]Y=[0,0.12,0.31,...,1]Y = [ 0, 0.12, 0.31, ..., 1 ] इस थ्रेड में इस समस्या पर पहले ही चर्चा की जा चुकी है , हालांकि मेरा सवाल …

9 regression  logistic 

निरंतर डेटा के साथ, एक रेखीय प्रतिगमन मान लेता है कि त्रुटि शब्द N (0, ) वितरित किया गया हैY=β1+β2X2+uY=β1+β2X2+uY=\beta_1+\beta_2X_2+uσ2σ2\sigma^2 1) क्या हम मानते हैं कि वर (Y | x) वैसे ही है ~ N (0, )?σ2σ2\sigma^2 2) लॉजिस्टिक रिग्रेशन में यह त्रुटि वितरण क्या है? जब डेटा प्रति केस …

9 logistic  generalized-linear-model 

मान लीजिए कि मेरे पास 4 संभावित घटनाओं की आवृत्तियों का एक नमूना है: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 और मुझे होने वाली मेरी घटनाओं की संभावित संभावनाएं हैं: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 मेरी चार …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

मेरे पास लॉजिस्टिक रिग्रेशन में मॉडल चयन और मॉडल प्रदर्शन के बारे में एक प्रश्न है। मेरे पास तीन मॉडल हैं जो तीन अलग-अलग परिकल्पनाओं पर आधारित हैं। पहले दो मॉडल (उन्हें z और x नाम देते हैं) प्रत्येक मॉडल में केवल एक व्याख्यात्मक चर होता है, और तीसरा (इसका …

9 logistic  model-selection  cross-validation 

निम्नलिखित आलेख इस लेख से लिए गए हैं । मैं बूटस्ट्रैप करने के लिए नौसिखिया हूं और R bootपैकेज के साथ रैखिक मिश्रित मॉडल के लिए पैरामीट्रिक, सेमीपैरेट्रिक और नॉनपैमेट्रिक बूटस्ट्रैपिंग बूटस्ट्रैपिंग को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं । आर कोड यहाँ मेरा Rकोड है: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) …

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 

मैं ए अग्रेंजी (2007), एन इंट्रोडक्शन टू कमोरियल डेटा एनालिसिस , 2 डी पढ़ रहा हूं । संस्करण, और मुझे यकीन नहीं है कि अगर मैं इस पैराग्राफ (p.106, 4.2.1) को सही ढंग से समझता हूं (हालांकि यह आसान होना चाहिए): पिछले अध्याय में खर्राटों और हृदय रोग पर तालिका …

9 r  generalized-linear-model  logistic 

ब्रैडले-टेरी-लुस (BTL) मॉडल कहता है कि पीजे मैं= एल ओ जीमैंटी- 1(δजे-δमैं)पीजेमैं=एलओजीमैंटी-1(δजे-δमैं)p_{ji} = logit^{-1}(\delta_j - \delta_i), जहाँ संभावना है कि ऑब्जेक्ट को " " से बेहतर, भारी, आदि माना जाता है, ऑब्जेक्ट , और और पैरामीटर हैं।पीमैं जेपीमैंजेp_{ij}जेजेjमैंमैंiδमैंδमैं\delta_iδजेδजे\delta_j यह परिवार = द्विपद के साथ, glm फ़ंक्शन के लिए एक उम्मीदवार …

9 r  logistic  categorical-data  paired-data  bradley-terry-model 

हम कहते हैं कि मेरे पास एक वर्गीकरण समस्या के लिए पंक्तियों का एक समूह है: X1,...XN,YX1,...XN,YX_1, ... X_N, Y कहाँ पे X1,...,XNX1,...,XNX_1, ..., X_N सुविधाएँ / भविष्यवाणियों और हैं YYY पंक्ति का फीचर संयोजन किस श्रेणी का है। कई फीचर संयोजन और उनकी कक्षाएं डेटासेट में दोहराई जाती हैं, …

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मैं कुछ लॉजिस्टिक रिग्रेशन मुद्दों को देख रहा हूं। ("नियमित" और "सशर्त")। आदर्श रूप से, मैं प्रत्येक इनपुट मामलों को भारित करना चाहूंगा ताकि glm अधिक भारित मामलों की सही भविष्यवाणी करने पर अधिक ध्यान केंद्रित करेंगे, जो संभवतः कम भारित मामलों को मिसकॉलिफाई करने की कीमत पर होगा। निश्चित …

9 logistic 

मैं एक लॉजिस्टिक प्रतिगमन संदर्भ में सुविधा चयन के लिए क्रमपरिवर्तन विश्लेषण के बारे में उलझन में हूं। क्या आप यादृच्छिक क्रमपरिवर्तन परीक्षण की स्पष्ट व्याख्या प्रदान कर सकते हैं और यह सुविधा चयन पर कैसे लागू होता है? संभवतः सटीक एल्गोरिदम और उदाहरणों के साथ। अंत में, यह कैसे …

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मैं लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग करके डायबिटीज प्रेडिक्शन मॉडलिंग कर रहा हूं। उपयोग किया गया डेटासेट सेंटर फॉर डिजीज कंट्रोल (CDC) का बिहेवियरल रिस्क फैक्टर सर्विलांस सिस्टम (BRFSS) है। स्वतंत्र चर में से एक उच्च रक्तचाप है। यह निम्न स्तरों 'हां', 'नहीं', 'न जाने / मना कर दिया' के साथ …

9 logistic  missing-data 

मेरे डेटा सेट में तीन साइट प्रकारों, इंहोर, मिडचैनल और ऑफशोर में किसी भी जीव की कुल मृत्यु या जीवित रहने से संबंधित है। नीचे दी गई तालिका में संख्याएँ साइटों की संख्या को दर्शाती हैं। 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 मैं …

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मैंने अपने डेटा में दो सामान्यीकृत आकलन समीकरण (GEE) मॉडल फिट किए हैं: 1) मॉडल 1: आउटकम अनुदैर्ध्य हां / नहीं चर (ए) (वर्ष 1,2,3,4,5) है, जो अनुदैर्ध्य निरंतर भविष्यवक्ता (बी) के साथ 1,2,3,4,5 वर्षों के लिए है। 2) मॉडल 2: आउटकम एक ही अनुदैर्ध्य हां / नहीं चर (ए) …

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R में लॉजिस्टिक रिग्रेशन के विकल्पों के बारे में हाल ही में पूछे गए प्रश्न में यादृच्छिक उत्तर, gbm, rpart, bayesglm और सामान्यीकृत एडिटिव मॉडल सहित कई प्रकार के उत्तर दिए गए हैं। इन विधियों और लॉजिस्टिक प्रतिगमन के बीच व्यावहारिक और व्याख्या अंतर क्या हैं? लॉजिस्टिक रिग्रेशन के सापेक्ष …

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