Statistiche e Big Data logistic

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Calcolo degli intervalli di confidenza per una regressione logistica

Sto usando una regressione logistica binomiale per identificare se l'esposizione has_xo has_yinfluisce sulla probabilità che un utente faccia clic su qualcosa. Il mio modello è il seguente: fit = glm(formula = has_clicked ~ has_x + has_y, data=df, family = binomial()) Questo l'output dal mio modello: Call: glm(formula = has_clicked ~ …

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La regressione logistica di glmnet può gestire direttamente le variabili fattoriali (categoriche) senza la necessità di variabili fittizie? [chiuso]

Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 3 anni fa . Sto costruendo una regressione logistica in R usando il metodo LASSO con le funzioni cv.glmnetper selezionare il …

15 r logistic categorical-data lasso glmnet

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Possiamo usare una variabile indipendente categoriale nell'analisi discriminante?

Nell'analisi discriminante, la variabile dipendente è categorica, ma posso usare una variabile categoriale (ad es. Stato residenziale: rurale, urbano) insieme ad altre variabili continue come variabile indipendente nell'analisi discriminante lineare?

15 logistic categorical-data discriminant-analysis regression-strategies

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Intuizione per Support Vector Machines e l'iperpiano

Nel mio progetto voglio creare un modello di regressione logistica per prevedere la classificazione binaria (1 o 0). Ho 15 variabili, 2 delle quali sono categoriche, mentre il resto è una miscela di variabili continue e discrete. Al fine di adattare un modello di regressione logistica mi è stato consigliato …

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Da exp (coefficienti) a Odds Ratio e la loro interpretazione nella regressione logistica con fattori

Ho corso una regressione lineare dell'accettazione al college contro i punteggi SAT e la famiglia / origine etnica. I dati sono fittizi. Questo è il seguito di una domanda precedente, a cui è già stata data una risposta. La domanda si concentra sulla raccolta e l'interpretazione dei rapporti di probabilità …

14 r regression logistic

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I coefficienti di regressione logistica hanno un significato?

Ho un problema di classificazione binaria da diverse funzionalità. I coefficienti di una regressione logistica (regolarizzata) hanno un significato interpretabile? Ho pensato che potessero indicare la dimensione dell'influenza, dato che le caratteristiche sono state normalizzate in anticipo. Tuttavia, nel mio problema i coefficienti sembrano dipendere in modo sensibile dalle caratteristiche …

14 logistic regression-coefficients

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Relazione tra il test di McNemar e la regressione logistica condizionale

Sono interessato alla modellazione dei dati di risposta binaria in osservazioni accoppiate. Il nostro obiettivo è quello di dedurre l'efficacia di un intervento pre-post in un gruppo, adattandoci potenzialmente per diverse covariate e determinando se vi sia una modifica dell'effetto da parte di un gruppo che ha ricevuto una formazione …

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Posso usare gli algoritmi glm per fare una regressione logistica multinomiale?

Sto usando Spotfire (S ++) per l'analisi statistica nel mio progetto e devo eseguire la regressione logistica multinomiale per un set di dati di grandi dimensioni. So che il miglior algoritmo sarebbe stato mlogit, ma sfortunatamente non è disponibile in s ++. Tuttavia, ho un'opzione di utilizzare l'algoritmo glm per …

14 generalized-linear-model logistic

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Domanda sulla regressione logistica

Voglio eseguire una regressione logistica binaria per modellare la presenza o l'assenza di conflitto (variabile dipendente) da un insieme di variabili indipendenti su un periodo di 10 anni (1997-2006), con ogni anno 107 osservazioni. I miei indipendenti sono: degrado del suolo (categorico per 2 tipi di degrado); aumento della popolazione …

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Regressione logistica con variabili binarie dipendenti e indipendenti

È appropriato eseguire una regressione logistica in cui le variabili dipendenti e indipendenti sono binarie? ad esempio la variabile dipendente è 0 e 1 e i predittori sono variabili codificate in contrasto -1 e 1?

14 logistic

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Confronto tra coefficienti logistici su modelli con diverse variabili dipendenti?

Questa è una domanda di follow-up da quella che ho posto un paio di giorni fa . Sento che pone una diversa inclinazione sul problema, quindi ho elencato una nuova domanda. La domanda è: posso confrontare l'entità dei coefficienti tra i modelli con diverse variabili dipendenti? Ad esempio, su un …

14 regression logistic

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Regressione graduale sana?

Supponiamo che io voglia costruire un classificatore binario. Ho diverse migliaia di funzionalità e solo pochi decimi di campioni. Dalla conoscenza del dominio, ho una buona ragione per credere che l'etichetta di classe possa essere prevista con precisione usando solo alcune funzionalità, ma non ho idea di quali . Voglio …

14 regression logistic multiple-comparisons stepwise-regression

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Pacchetto R per regressione logistica a effetto fisso

Sto cercando un Rpacchetto per stimare i coefficienti dei modelli logit con singolo effetto fisso (intercettazione individuale) usando lo stimatore di Chamberlain del 1980. È spesso noto come lo stimatore logit ad effetto fisso di Chamberlain. È uno stimatore classico quando si ha a che fare con i dati del …

14 r logistic panel-data clogit

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La differenza tra con o senza modello di intercettazione nella regressione logistica

Mi piace capire la differenza tra il modello di intercettazione con o senza nella regressione logistica C'è qualche differenza tra loro, tranne per il fatto che con l'intercettazione i coefficienti riguardano il log (odds ratio) relativo al gruppo di base e senza l'intercettazione riguardano il log (odds)? da quello che …

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Output della previsione della regressione logistica

Ho creato una regressione logistica utilizzando il seguente codice: full.model.f = lm(Ft_45 ~ ., LOG_D) base.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg) step(base.model.f, scope=list(upper=full.model.f, lower=~1), direction="forward", trace=FALSE) Ho quindi usato l'output per creare un modello finale: final.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg + IP_util_E2_m02_flg + AE_NumVisit1_flg + OP_NumVisit1_m01_flg + IP_TotLoS_m02 + Ft1_45 + …

14 r probability logistic

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