logistic पर टैग किए गए जवाब

मैं यह समझना चाहूंगा कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन अनुमानों के लिए भविष्यवाणी अंतराल कैसे उत्पन्न करें । मुझे कोललेट के मॉडलिंग बाइनरी डेटा , द्वितीय एड p.98-99 में प्रक्रियाओं का पालन करने की सलाह दी गई थी । इस प्रक्रिया को लागू करने और R की तुलना करने के बाद predict.glm, …

20 r  regression  confidence-interval  logistic  prediction-interval 

मैंने हमेशा लॉजिस्टिक रिग्रेशन के बारे में सोचा है जैसे कि द्विपद रिग्रेशन का एक विशेष मामला है जहां लिंक फ़ंक्शन लॉजिस्टिक फ़ंक्शन (इसके बजाय, प्रोबेट फंक्शन) है। एक और सवाल पर जवाब पढ़ने से , हालांकि, ऐसा लगता है कि मैं भ्रमित हो सकता हूं, और एक लॉजिस्टिक लिंक …

20 regression  logistic  binomial 

मैंने JMP में एक बहुराष्ट्रीय लॉगिट मॉडल चलाया और वापस परिणाम प्राप्त किए जिसमें एआईसी के साथ-साथ प्रत्येक पैरामीटर अनुमान के लिए ची-स्क्वेर्ड पी-वैल्यू शामिल थे। मॉडल में एक श्रेणीगत परिणाम और 7 श्रेणीबद्ध व्याख्यात्मक संस्करण हैं। मैं तो फिट मैं क्या सोचा आर में एक ही मॉडल का निर्माण …

20 r  logistic  multinomial  logit  jmp 

परिशुद्धता के रूप में परिभाषित किया गया है: p = true positives / (true positives + false positives) क्या यह सही है, जैसा कि true positivesऔर false positivesदृष्टिकोण 0, सटीक दृष्टिकोण 1? याद करने के लिए एक ही सवाल: r = true positives / (true positives + false negatives) मैं …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

ठीक है, मेरे पास एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन है और predict()अपने अनुमानों के आधार पर प्रायिकता वक्र विकसित करने के लिए फ़ंक्शन का उपयोग किया है । ## LOGIT MODEL: library(car) mod1 = glm(factor(won) ~ as.numeric(bid), data=mydat, family=binomial(link="logit")) ## PROBABILITY CURVE: all.x <- expand.grid(won=unique(won), bid=unique(bid)) y.hat.new <- predict(mod1, newdata=all.x, type="response") plot(bid<-000:1000,predict(mod1,newdata=data.frame(bid<-c(000:1000)),type="response"), …

20 r  logistic  confidence-interval 

मान लीजिए कि मैं किसी प्रकार के अनुपात या प्रतिशत की भविष्यवाणी करने के लिए एक मॉडल बनाना चाहता हूं। उदाहरण के लिए, मान लें कि मैं उन लड़कों बनाम लड़कियों की संख्या की भविष्यवाणी करना चाहता हूं जो एक पार्टी में भाग लेंगे, और पार्टी की जिन विशेषताओं का …

20 regression  logistic 

मुझे एक पेपर में लॉजिस्टिक रिग्रेशन के उपयोग को समझने का प्रयास करने में मुश्किल समय हो रहा है। यहां उपलब्ध कागज मोतियाबिंद सर्जरी के दौरान जटिलताओं की संभावना का अनुमान लगाने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग करता है। जो मुझे भ्रमित कर रहा है वह यह है कि …

20 logistic  odds-ratio 

CrossValidated पर किंग और ज़ेंग (2001) द्वारा दुर्लभ घटना पूर्वाग्रह सुधार कब और कैसे लागू किया जाए, इस पर कई सवाल हैं । मैं कुछ अलग खोज रहा हूं: एक न्यूनतम सिमुलेशन-आधारित प्रदर्शन जो पूर्वाग्रह मौजूद है। विशेष रूप से, राजा और ज़ेंग राज्य "... दुर्लभ घटनाओं के आंकड़ों में …

19 r  logistic  simulation  bias  rare-events 

मैं यहाँ से लॉजिस्टिक रिग्रेशन के कार्यान्वयन की जाँच कर रहा हूँ । उस लेख को पढ़ने के बाद, मुझे लगता है कि महत्वपूर्ण हिस्सा सिग्मॉइड फ़ंक्शन को निर्धारित करने के लिए सबसे अच्छा गुणांक है। तो मुझे आश्चर्य है कि इस पद्धति को "लॉजिस्टिक रिग्रेशन" क्यों कहा जाता है। …

19 regression  machine-learning  logistic 

मुझे लॉजिस्टिक रिग्रेशन में श्रेणीबद्ध चर के लिए z मानों की व्याख्या करने में परेशानी हो रही है। नीचे दिए गए उदाहरण में मेरे पास 3 वर्गों के साथ एक श्रेणीगत चर है और जेड मान के अनुसार, CLASS2 प्रासंगिक हो सकता है जबकि अन्य नहीं हैं। लेकिन अब इसका …

19 r  logistic  categorical-data  feature-selection  categorical-encoding 

अगर मुझे सही तरीके से समझ में आया, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में, मॉडल को अपने अनुभव से सीखना होगा, यानी जब मॉडल नए मामलों के लिए गलत भविष्यवाणी देता है, तो उसे नई टिप्पणियों के अनुकूल होना चाहिए, और समय के साथ, मॉडल तेजी से बेहतर हो जाता है। । …

19 machine-learning  logistic  random-forest 

मेरे पास एक अध्यादेश पर निर्भर चर, सहजता है, जो 1 (आसान नहीं) से लेकर 5 (बहुत आसान) तक है। स्वतंत्र कारकों के मूल्यों में वृद्धि एक बढ़ी हुई सुगमता रेटिंग के साथ जुड़ी हुई है। मेरे दो स्वतंत्र चर ( condAऔर condB) श्रेणीबद्ध हैं, प्रत्येक में 2 स्तर हैं, …

19 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

मैं एक भविष्य कहनेवाला मॉडल का निर्माण कर रहा हूं जो एक शब्द के अंत में छात्र की सफलता की संभावना का अनुमान लगाता है। मुझे विशेष रूप से दिलचस्पी है कि क्या छात्र सफल होता है या विफल रहता है, जहां सफलता आमतौर पर पाठ्यक्रम को पूरा करने और …

19 time-series  machine-learning  logistic 

लॉजिस्टिक रिग्रेशन ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए न्यूटन की विधि का उपयोग करना पुनरावृत्त पुन: भारित वर्गों को क्यों कहा जाता है? यह मुझे स्पष्ट नहीं लगता क्योंकि लॉजिस्टिक लॉस और कम से कम स्क्वायर लॉस पूरी तरह से अलग चीजें हैं।

19 logistic  generalized-linear-model  optimization  irls  fisher-scoring 

मैं एक लॉजिट मॉडल का उपयोग कर रहा हूं। मेरा आश्रित चर द्विआधारी है। हालांकि मेरे पास एक स्वतंत्र चर है जो स्पष्ट है और इसमें प्रतिक्रियाएं शामिल हैं 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor:। तो, यह ऑर्डिनल ("मात्रात्मक श्रेणीबद्ध") है। मुझे यकीन नहीं है कि मॉडल में …

19 regression  logistic  ordinal-data  predictor