Câu hỏi được gắn thẻ «logistic»

Tôi đã chơi đùa với hồi quy logistic với các thuật toán tối ưu hóa hàng loạt khác nhau (gradient liên hợp, newton-raphson và các phương pháp quasinewton khác nhau). Một điều tôi nhận thấy là đôi khi, việc thêm nhiều dữ liệu vào một mô hình thực sự có …

8 logistic  references  optimization 

Tôi đã thực hiện mô hình hồi quy logistic bao gồm một thuật ngữ đa thức đến độ 2. Tôi biết rằng hồi quy logistic mô hình biến phản ứng như là một hàm phi tuyến tính của các yếu tố dự đoán. Liệu nó có ý nghĩa để bao …

8 logistic  polynomial 

R in Action (Kabacoff, 2011) gợi ý thói quen sau đây để kiểm tra sự quá mức trong hồi quy logistic: Phù hợp với hồi quy logistic bằng phân phối nhị thức: model_binom <- glm(Species=="versicolor" ~ Sepal.Width, family=binomial(), data=iris) Phù hợp với hồi quy logistic bằng phân phối quasibinomial: model_overdispersed …

8 r  regression  distributions  logistic  overdispersion 

Những người làm việc với hồi quy logistic quen thuộc với vấn đề tách hoàn hảo: nếu bạn có một giá trị cụ thể thay đổi chỉ liên quan đến một trong hai kết quả (giả sử một nhị phân sao cho tất cả các quan sát với đều có …

8 logistic  separation 

Dự án hiện tại của tôi có thể yêu cầu tôi xây dựng một mô hình để dự đoán hành vi của một nhóm người nhất định. tập dữ liệu huấn luyện chỉ chứa 6 biến (id chỉ dành cho mục đích nhận dạng): id, age, income, gender, job category, …

8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 

Tôi đã xây dựng một mô hình hồi quy logistic trong R và mặc dù kết quả có vẻ thỏa đáng ở một mức độ nào đó, có một câu hỏi tôi chưa thể giải quyết. Tôi không chắc chắn nếu cách tiếp cận của tôi là hoàn toàn chính …

8 probability  distributions  logistic  binomial 

Tôi có loại dữ liệu sau (được mã hóa bằng R): v.a = c('cat', 'dog', 'dog', 'goat', 'cat', 'goat', 'dog', 'dog') v.b = c(1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2) v.c = c('blue', 'red', 'blue', 'red', 'red', 'blue', 'yellow', 'yellow') set.seed(12) v.d = rnorm(8) aov(v.a ~ v.b + v.c …

8 r  logistic  anova  categorical-data  multinomial 

Tôi có dữ liệu khảo sát phân loại về thái độ của mọi người đối với một lĩnh vực chính sách nhất định từ 13 quốc gia. Biến trả lời là phân loại và bao gồm 4 câu trả lời riêng biệt không thể đặt hàng. Tôi muốn xây dựng …

8 regression  logistic  multinomial 

Trong hồi quy tuyến tính, các phép biến đổi của các biến giải thích được thực hiện để có mối tương quan tối đa với biến phụ thuộc. Biện pháp tốt nhất để lựa chọn giữa nhiều biến đổi trong hồi quy logistic là biến phụ thuộc là nhị phân …

8 regression  logistic 

Một số bài đăng ( ở đây và ở đây ) đề xuất rằng hồi quy beta là phù hợp hơn khi biến phụ thuộc được giới hạn tự nhiên trong khoảng từ 0 đến 1. Câu hỏi của tôi là bỏ sự phù hợp sang một bên, liệu về …

8 regression  logistic  proportion 

Tôi đang cố gắng chạy hồi quy Cox trên bộ dữ liệu 2.000.000 hàng mẫu như sau chỉ sử dụng R. Đây là bản dịch trực tiếp của PHREG trong SAS. Mẫu là đại diện cho cấu trúc của bộ dữ liệu ban đầu. ## library(survival) ### Replace 100000 by …

8 r  logistic  survival  sas  cox-model 

Có bất kỳ khái niệm hoặc lý thuyết thống kê nào về cách đo lường hiệu quả sự hồi quy đến nơi các sự kiện gần đây được coi trọng hơn so với các sự kiện cũ. Tôi đang tạo một mô hình hồi quy logistic và muốn áp dụng …

8 regression  logistic 

Tôi đang cố gắng để phù hợp với một mô hình log-linear với một số lượng lớn các biến từ dữ liệu khảo sát. Thay vào đó, có một số lý do có thể phù hợp hơn với hồi quy logistic cho dữ liệu đó. Một số cơ quan chức …

8 logistic  interaction  log-linear 

Tôi gặp vấn đề khi tìm giải pháp liên quan đến cách chạy bài kiểm tra sau đại học (Tukey HSD) sau khi đo 2 lần (cả hai môn học) ANOVA trong R. Đối với ANOVA, tôi đã sử dụng chức năng aov: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), …

8 r  anova  repeated-measures  post-hoc  tukey-hsd  goodness-of-fit  curve-fitting  sem  latent-variable  mplus  anova  post-hoc  tukey-hsd  markov-process  image-processing  r  time-series  causality  granger-causality  anova  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model  r  matlab  data-transformation  multinomial  notation  estimation  nonparametric  logistic  r  missing-data  multiple-imputation  mice 

Tôi có hai nhóm 10 người tham gia được đánh giá ba lần trong một thử nghiệm. Để kiểm tra sự khác biệt giữa các nhóm và trong ba đánh giá, tôi đã chạy ANOVA thiết kế hỗn hợp 2x3 với group(kiểm soát, thử nghiệm), time(thứ nhất, thứ hai, ba) …

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka