probit पर टैग किए गए जवाब

Logit और Probit मॉडल में क्या अंतर है ? मुझे यह जानने में अधिक दिलचस्पी है कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग कब करना है, और कब प्रोबेट का उपयोग करना है। यदि कोई साहित्य है जो R का उपयोग करके इसे परिभाषित करता है , तो यह सहायक होगा।

299 r  generalized-linear-model  logistic  probit  link-function 

मैं अपनी समस्या को एक उदाहरण से समझाता हूँ। मान लीजिए कि आप किसी व्यक्ति की आय का अनुमान लगाना चाहते हैं, जो कुछ विशेषताएं बताती है: {आयु, लिंग, देश, क्षेत्र, शहर}। आपके पास एक प्रशिक्षण डाटासेट है train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

लघु संस्करण: हम जानते हैं कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन और प्रोबेट रिग्रेशन को एक निरंतर अव्यक्त चर को शामिल करने के रूप में व्याख्या किया जा सकता है जो अवलोकन से पहले कुछ निश्चित सीमा के अनुसार विवेकाधीन हो जाता है। क्या इसी तरह की अव्यक्त चर व्याख्या, पोइसन प्रतिगमन के …

21 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  probit  latent-variable 

मैं अवलोकन संबंधी आंकड़ों के साथ कार्य-कारण के अनुमान के लिए वाद्य चर विश्लेषण का उपयोग करने का प्रयास कर रहा हूं। मैं दो-चरणीय कम से कम वर्गों (2SLS) प्रतिगमन के बारे में आया हूं, जो मेरे शोध में एंडोजेनिटी मुद्दे को संबोधित करने की संभावना है। हालाँकि, मैं ओएलएस …

15 stata  probit  instrumental-variables  2sls 

लॉजिट या प्रोबिट मॉडल में चुने हुए गुणांक की एक साथ समानता के लिए परीक्षण कैसे करें? मानक दृष्टिकोण क्या है और कला दृष्टिकोण की स्थिति क्या है?

14 hypothesis-testing  logit  probit 

क्या किसी को इस बात की व्युत्पत्ति है कि प्रोब और लॉजिट जैसे बाइनरी मॉडल में ऑफसेट कैसे काम करता है? मेरी समस्या में, अनुवर्ती विंडो लंबाई में भिन्न हो सकती है। मान लीजिए कि रोगियों को उपचार के रूप में रोगनिरोधी गोली मिलती है। शॉट अलग-अलग समय पर होता …

12 logit  probit  logarithm  offset 

मुझे बताया गया था कि दो-चरण IV प्रतिगमन को चलाना संभव है जहां पहला चरण एक प्रोबेट है और दूसरा चरण एक ओएलएस है। क्या पहला चरण एक प्रोबिट है, लेकिन 2 एसएलएस का उपयोग करना संभव है लेकिन दूसरा चरण एक प्रोबिट / पॉइसन मॉडल है?

12 binary-data  instrumental-variables  probit  2sls 

क्या कोई यह बता सकता है कि आम आदमी की शर्तों में प्रोबिट और लॉजिट मॉडल के मामूली प्रभाव की गणना कैसे की जाए? मैं आंकड़ों के लिए नया हूं और इन दो मॉडलों के बारे में उलझन में हूं।

12 logistic  interpretation  logit  probit 

मैंने प्रोबेट मॉडल को फिट करने के लिए निम्नलिखित आर कोड का उपयोग किया: p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') मुझे पता है कि क्या करता है चाहते हैं stepwiseऔर backward/forwardवास्तव में क्या करना है और कैसे चर का चयन?

11 r  probit  stepwise-regression 

जहां इसलिए मैं एक द्विआधारी मॉडल है y∗1y1∗y_1^* अव्यक्त अप्रत्यक्ष चर और है y1∈{0,1}y1∈{0,1}y_1 \in \{0,1\} मनाया। y2y2y_2 यह निर्धारित करता है कि y1y1y_1 और z2z2z_2 इस प्रकार मेरा साधन है। तो संक्षेप में मॉडल है। y∗1y2y1===δ1z1+α1y2+u1δ21z1+δ22z2+v2=zδ+v21[y∗>0]y1∗=δ1z1+α1y2+u1y2=δ21z1+δ22z2+v2=zδ+v2y1=1[y∗>0]\begin{eqnarray} y_1^*&=& \delta_1 z_1 + \alpha_1 y_2 + u_1 \\ y_2 &=& \delta_{21} z_1 …

10 maximum-likelihood  econometrics  probit 

मैंने पढ़ा है कि 2SLS आकलनकर्ता अभी भी द्विआधारी अंतर्जात चर ( http://www.stata.com/statalist/archive/2004-07/msg00699.html ) के साथ संगत है । पहले चरण में, एक रेखीय मॉडल के बजाय एक प्रोबिट उपचार मॉडल चलाया जाएगा। क्या यह दिखाने के लिए कोई औपचारिक प्रमाण है कि 2SLS अभी भी सुसंगत है जब 1 …

10 probit  instrumental-variables  endogeneity 

एक साधारण उदाहरण के लिए मान लें कि दो रैखिक प्रतिगमन मॉडल हैं मॉडल 1 है तीन भविष्यवक्ताओं, x1a, x2b, औरx2c मॉडल 2 में मॉडल 1 से तीन और दो अतिरिक्त भविष्यवक्ता हैं x2aऔरx2b वहाँ एक जनसंख्या प्रतिगमन समीकरण जहां जनसंख्या विचरण समझाया है मॉडल 1 के लिए और मॉडल …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

उदाहरण: मेरे पास नौकरी के विवरण में एक वाक्य है: "यूके में जावा वरिष्ठ इंजीनियर"। मैं इसे 2 श्रेणियों के रूप में भविष्यवाणी करने के लिए एक गहरे शिक्षण मॉडल का उपयोग करना चाहता हूं: English और IT jobs। यदि मैं पारंपरिक वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करता हूं, तो यह …

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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 …

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