Domande taggate «logistic»

Si riferisce generalmente a procedure statistiche che utilizzano la funzione logistica, più comunemente varie forme di regressione logistica

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Come interpretare una curva ROC?
Ho applicato la regressione logistica ai miei dati su SAS e qui ci sono la curva ROC e la tabella di classificazione. Sono a mio agio con le cifre nella tabella di classificazione, ma non sono esattamente sicuro di ciò che mostrano la curva roc e l'area sotto di essa. …
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Termine di intercettazione nella regressione logistica
Supponiamo di avere il seguente modello di regressione logistica: logit ( p ) = β0+ β1X1+ β2X2logit(p)=β0+β1x1+β2x2\text{logit}(p) = \beta_0+\beta_{1}x_{1} + \beta_{2}x_{2} E ' le probabilità della manifestazione quando e ? In altre parole, sono le probabilità dell'evento quando e sono ai livelli più bassi (anche se questo non è 0)? …
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Sovradispersione nella regressione logistica
Sto cercando di capire il concetto di sovradispersione nella regressione logistica. Ho letto che la sovraispersione è quando la varianza osservata di una variabile di risposta è maggiore di quanto ci si aspetterebbe dalla distribuzione binomiale. Ma se una variabile binomiale può avere solo due valori (1/0), come può avere …
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Una regressione logistica che massimizza la probabilità necessariamente anche massimizza l'AUC rispetto ai modelli lineari?
Dato un set di dati con risultati binari e una matrice predittiva , il modello di regressione logistica standard stima i coefficienti che massimizzano la probabilità binomiale. Quando X è al livello completo \ beta_ {MLE} è unico; quando la separazione perfetta non è presente, è finita.y∈{0,1}ny∈{0,1}ny\in\{0,1\}^nX∈Rn×pX∈Rn×pX\in\mathbb{R}^{n\times p}βMLEβMLE\beta_{MLE}XXXβMLEβMLE\beta_{MLE} Questo modello …
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Domanda filosofica sulla regressione logistica: perché non viene allenato il valore soglia ottimale?
Di solito nella regressione logistica, adattiamo un modello e otteniamo alcune previsioni sul set di addestramento. Quindi convalidiamo in modo incrociato quelle previsioni di allenamento (qualcosa come qui ) e decidiamo il valore di soglia ottimale in base a qualcosa come la curva ROC. Perché non incorporiamo la validazione incrociata …
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La soglia di decisione è un iperparametro nella regressione logistica?
Le classi previste dalla regressione logistica (binaria) sono determinate usando una soglia sulle probabilità di appartenenza alla classe generate dal modello. A quanto ho capito, in genere 0,5 viene utilizzato per impostazione predefinita. Ma variando la soglia cambieranno le classificazioni previste. Questo significa che la soglia è un iperparametro? In …
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Valutazione di un modello di regressione logistica
Ho lavorato su un modello logistico e ho delle difficoltà a valutare i risultati. Il mio modello è un logit binomiale. Le mie variabili esplicative sono: una variabile categoriale con 15 livelli, una variabile dicotomica e 2 variabili continue. La mia N è grande> 8000. Sto cercando di modellare la …
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regressione logistica vs poisson
Ho una coorte di pazienti con diversa durata del follow-up. Finora non sto tenendo conto dell'aspetto temporale e devo solo modellare un esito binario-malattia / nessuna malattia. Di solito faccio regressione logistica in questi studi, ma un altro mio collega mi ha chiesto se la regressione di Poisson sarebbe stata …
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Utilizzo del metodo generalizzato dei momenti (GMM) per calcolare il parametro di regressione logistica
Voglio calcolare i coefficienti per una regressione che è molto simile alla regressione logistica (In realtà regressione logistica con un altro coefficiente: quandoApotrebbe essere dato). Ho pensato di usare GMM per calcolare i coefficienti, ma non sono sicuro di quali siano le condizioni del momento che dovrei usare.A1+e−(b0+b1x1+b2x2+…),A1+e−(b0+b1x1+b2x2+…), \frac{A}{1 + …
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