Предположим, у нас есть ковариат x 1 , … , x n и двоичная переменная результата y . Некоторые из этих ковариат являются категориальными с несколькими уровнями. Другие непрерывны. Как бы вы выбрали «лучшую» модель? Другими словами, как вы выбираете, какие ковариаты включить в...
ПРЕДИСЛОВИЕ: Меня не волнуют преимущества использования отсечки или нет, или как выбрать отсечение. Мой вопрос чисто математический и из любопытства. Логистическая регрессия моделирует апостериорную условную вероятность класса A по сравнению с классом B, и она соответствует гиперплоскости, где...
Есть несколько математических работ, описывающих байесовское лассо, но я хочу протестировать правильный код JAGS, который я могу использовать. Может ли кто-нибудь опубликовать пример кода BUGS / JAGS, который реализует регуляризованную логистическую регрессию? Любая схема (L1, L2, Elasticnet) была...
В настоящее время я читаю превосходную книгу Крушке «Анализ байесовских данных». Однако глава об иерархической логистической регрессии (глава 20) несколько сбивает с толку. Рисунок 20.2 описывает иерархическую логистическую регрессию, где параметр Бернулли определяется как линейная функция на...
Меня смущает предположение о линейности логита для переменных непрерывного предиктора в логистическом регрессионном анализе. Нужно ли проверять линейные отношения при проверке потенциальных предикторов с использованием анализа неизменяемой логистической регрессии? В моем случае я использую...
Я хочу вычислить коэффициенты для регрессии, которая очень похожа на логистическую регрессию (На самом деле логистическая регрессия с другим коэффициентом: когда может быть дано). Я думал об использовании GMM для вычисления коэффициентов, но я не уверен, какие условия момента я должен...
Учитывая набор данных с двоичными результатами и некоторой матрицей предикторов , стандартная модель логистической регрессии оценивает коэффициенты \ beta_ {MLE } которые максимизируют биномиальную вероятность. Когда X - полный ранг, \ beta_ {MLE} уникален; когда нет идеального разделения, оно...
Я использую scikit-learn для выполнения логистической регрессии с перекрестной проверкой на наборе данных (около 14 параметров с> 7000 нормализованных наблюдений). У меня также есть целевой классификатор, который имеет значение 1 или 0. У меня проблема в том, что независимо от используемого...
Предположим, игра предлагает событие, которое по завершении либо дает вознаграждение, либо ничего не дает. Точный механизм определения того, дается ли вознаграждение, неизвестен, но я предполагаю, что используется генератор случайных чисел, и если результат больше некоторого жестко заданного...
У меня есть когорта пациентов с разной продолжительностью наблюдения. Пока что я не обращаю внимания на временной аспект, и мне просто нужно смоделировать бинарный исход - болезнь / нет болезни. Я обычно делаю логистическую регрессию в этих исследованиях, но другой мой коллега спросил, будет ли...
Мои прогнозы, основанные на модели логистической регрессии (glm в R), не ограничены между 0 и 1, как я ожидал. Мое понимание логистической регрессии состоит в том, что ваши входные параметры и параметры модели объединяются линейно, и ответ преобразуется в вероятность с помощью функции связи logit....
Я использую модель логистической регрессии в форме: lmer(response~1+(1|site), family=binomial, REML = FALSE) Обычно я рассчитываю ICC на основе перехвата и остаточных отклонений, но сводка модели не включает остаточное отклонение. Как мне рассчитать...
В последнее время мне пришлось читать несколько статей по экономике (область, с которой я не слишком знаком). Одна вещь, которую я заметил, это то, что даже когда переменная отклика является двоичной, модели линейной регрессии, использующие OLS, повсеместны. Поэтому мой вопрос: Почему линейная...
Я прохожу курс DeepAI в Cousera (Неделя 3, видео 1 «Обзор нейронных сетей»), и Эндрю Нг объясняет, как каждый слой в нейронной сети - просто очередная логистическая регрессия, но он не объясняет, как это делает вещь более точной. Итак, в двухслойной сети, как многократный расчет логистики делает...
Я работаю над логистической моделью, и у меня возникают трудности с оценкой результатов. Моя модель - биномиальный логит. Мои объяснительные переменные: категориальная переменная с 15 уровнями, дихотомическая переменная и 2 непрерывные переменные. Мой N большой> 8000. Я пытаюсь смоделировать...
Прогнозируемые классы из (двоичной) логистической регрессии определяются с использованием порога вероятностей членства в классе, генерируемых моделью. Насколько я понимаю, обычно используется 0.5 по умолчанию. Но изменение порога изменит предсказанные классификации. Означает ли это, что порог...
Насколько я знаю, разница между логистической моделью и моделью дробного отклика (frm) заключается в том, что зависимая переменная (Y), в которой frm равна [0,1], но логистика - {0, 1}. Кроме того, frm использует оценку квази-правдоподобия для определения своих параметров. Обычно мы можем...
Я пытаюсь понять логистическую регрессию Фёрта (метод обработки идеального / полного или квази-полного разделения в логистической регрессии), чтобы я мог объяснить это другим в упрощенном виде. У кого-нибудь есть придуманное объяснение того, что модифицирует оценка Фёрта для MLE? Я прочитал, как...
Я занимался настройкой модели caret, но затем перезапустил модель, используя gbmпакет. Насколько я понимаю, caretпакет использует gbmи вывод должен быть одинаковым. Тем не менее, только быстрый запуск теста data(iris)показывает несоответствие в модели около 5% с использованием RMSE и R ^ 2 в...
Я хотел бы знать различия между рандомизированной логистической регрессией (RLR) и простой логистической регрессией (LR), поэтому я читаю статью «Выбор стабильности» , опубликованную Meinshausen et al. ; однако я не понимаю, что такое RLR и каковы различия между RLR и LR. Может ли кто-нибудь...