Я сопоставил данные и использую модель смешанных эффектов логистической регрессии для оценки индивидуального уровня (условного) эффекта для предиктора интереса. Я знаю, что для стандартных маржинальных моделей логический вывод параметров модели с использованием теста Вальда согласуется с критериями...
Мне ясно и хорошо объяснено на нескольких сайтах, какую информацию дают значения на диагонали матрицы шляп для линейной регрессии. Шляпная матрица модели логистической регрессии мне менее понятна. Идентична ли она той информации, которую вы получаете из шляпной матрицы, применяя линейную регрессию?...
У меня есть большие совокупные рыночные данные о продажах вина в США, и я хотел бы оценить спрос на некоторые высококачественные вина. Эти доли рынка были в основном получены из случайной полезной модели вида где включает в себя наблюдаемые характеристики продукта, обозначает цены продукта, -...
В настоящее время я учу себя, как делать классификацию, и, в частности, я смотрю на три метода: опорные векторные машины, нейронные сети и логистическая регрессия. Я пытаюсь понять, почему логистическая регрессия будет лучше, чем две другие. Исходя из моего понимания логистической регрессии, идея...
Резюме: существует ли статистическая теория, поддерживающая использование распределения (со степенями свободы, основанными на остаточном отклонении) для тестов коэффициентов логистической регрессии, а не стандартного нормального распределения?Ttt Некоторое время назад я обнаружил, что при подборе...
Я разрабатывал модель логистической регрессии на основе ретроспективных данных из национальной базы данных о травмах головы в Великобритании. Ключевым результатом является 30-дневная смертность (обозначается как «выживаемая» мера). Другие меры с опубликованным доказательством существенного влияния...
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...
Я читал, что регрессия гребня может быть достигнута простым добавлением строк данных в исходную матрицу данных, где каждая строка создается с использованием 0 для зависимых переменных и квадратного корня из Кkk или нуля для независимых переменных. Затем добавляется одна дополнительная строка для...
У меня есть перекрестные данные в таблице 2 x 2 x 6. Давайте назовем размеры response, Aи B. Я подгоняю логистическую регрессию к данным с помощью модели response ~ A * B. Анализ отклонения этой модели говорит о том, что оба термина и их взаимодействие являются значительными. Однако, глядя на...
Я понимаю, что SVM очень похож на логистическую регрессию (LR), то есть взвешенная сумма признаков передается в сигмовидную функцию, чтобы получить вероятность принадлежности к классу, но вместо кросс-энтропийной (логистической) потери Функция тренировки выполняется с использованием потери шарнира....
Из некоторых заметок машинного обучения, говорящих о некоторых дискриминационных методах классификации, в частности о логистической регрессии, где у - метка класса (0 или 1), а х - данные, говорится, что: если x|y=0∼Poisson(λ0)x|y=0∼Poisson(λ0)x|y = 0 \sim \mathrm{Poisson}(λ_0) и...
Я пытаюсь предсказать успех или неудачу студентов, основываясь на некоторых особенностях модели логистической регрессии. Чтобы улучшить производительность модели, я уже думал о том, чтобы разделить учащихся на разные группы на основе очевидных различий и создать отдельные модели для каждой группы....
Я хочу сделать порядковую логистическую регрессию в R без предположения о вероятности пропорциональности. Я знаю, что это можно сделать напрямую, используя vglm()функцию в Rнастройках parallel=FALSE. Но моя проблема в том, как исправить определенный набор коэффициентов в этой настройке регрессии?...
У меня есть данные в форме . Для оценки от до я использую формулы этой статьи: Джон Фокс - Нелинейная регрессия и нелинейные наименьшие квадраты В этой статье оценивается путем просмотра данных. Если я это сделаю, это будет работать нормально, даже если у меня всего три очка. Из этого я могу...
Я пытаюсь сделать детектор объектов, которые встречаются очень редко (в изображениях), планируя использовать двоичный классификатор CNN, применяемый в скользящем окне с измененным размером. Я построил сбалансированные положительно-отрицательные обучающие и тестовые наборы (кстати, правильно ли это...
У меня есть большие данные опроса, двоичная переменная результата и много объясняющих переменных, включая двоичные и непрерывные. Я строю наборы моделей (экспериментирую как с GLM, так и со смешанным GLM) и использую теоретико-информационные подходы для выбора топ-модели. Я тщательно изучил...
У меня есть 100 000 наблюдений (9 фиктивных переменных индикатора) с 1000 положительных результатов. Логистическая регрессия должна работать нормально в этом случае, но вероятность отсечения озадачивает меня. В обычной литературе мы выбираем 50% -ное сокращение, чтобы предсказать 1 и 0. Я не могу...
У меня было несколько вопросов о том, как интерпретировать отношения шансов для непрерывных переменных в логистической регрессии. Я чувствую, что это основные вопросы о логистической регрессии (и, вероятно, о регрессии в целом), и, хотя мне немного стыдно, что я не знаю ответов, я проглочу свою...
Я могу обучить логистической регрессии в Rиспользовании glm(y ~ x, family=binomial(logit))) но, IIUC, это оптимизирует для логарифмической вероятности. Есть ли способ обучить модель, используя линейную ( ) функцию потерь (которая в этом случае такая же, как общее расстояние изменения )?L1L1L_1...
Предположим, что модель логистической регрессии используется для прогнозирования того, будет ли покупатель онлайн покупать продукт (результат: покупка) после того, как он нажал на набор онлайн-рекламы (предикторы: Ad1, Ad2 и Ad3). Результатом является двоичная переменная: 1 (купленная) или 0 (не...