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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Regressione logistica bayesiana regolarizzata in JAGS
Esistono diversi documenti matematici che descrivono il lazo bayesiano, ma voglio un codice JAGS testato e corretto che posso usare. Qualcuno potrebbe pubblicare un codice BUGS / JAGS di esempio che implementa la regressione logistica regolarizzata? Qualsiasi schema (L1, L2, Elasticnet) sarebbe fantastico, ma è preferito Lasso. Mi chiedo anche …
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Selezione del modello: regressione logistica
Supponiamo di avere covariate x 1 , ... , x n e una variabile di risultato binaria y . Alcune di queste covariate sono categoriche con più livelli. Altri sono continui. Come sceglieresti il ​​modello "migliore"? In altre parole, come scegli quali covariate includere nel modello?nnnx1,…,xnx1,…,xnx_1, \dots, x_nyyy Modelleresti con …
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Valutazione dei modelli di regressione logistica
Questa domanda nasce dalla mia attuale confusione su come decidere se un modello logistico è abbastanza buono. Ho modelli che usano lo stato delle coppie progetto individuale due anni dopo che si sono formati come una variabile dipendente. Il risultato ha esito positivo (1) o meno (0). Ho variabili indipendenti …
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Segnalazione dei risultati di una regressione logistica
Ho il seguente output di regressione logistica: Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.5716 0.1734 3.297 0.000978 *** R1 -0.4662 0.2183 -2.136 0.032697 * R2 -0.5270 0.2590 -2.035 0.041898 * È opportuno segnalarlo nel modo seguente: Coefficiente beta, Odds ratio, Zvalue, valore P. Se sì, come posso ottenere …
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Un predittore con maggiore varianza è "migliore"?
Ho una domanda "statistica di base". Come studente vorrei sapere se sto pensando a questo totalmente sbagliato e perché, in tal caso: Diciamo che sto ipoteticamente cercando di esaminare la relazione tra "problemi di gestione della rabbia" e dire il divorzio (sì / no) in una regressione logistica e ho …
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Comprensione del criterio AIC e Schwarz
Sto gestendo un modello logistico. Il set di dati del modello effettivo ha più di 100 variabili ma sto scegliendo un set di dati di prova in cui ci sono circa 25 variabili. In precedenza ho anche creato un set di dati con 8-9 variabili. Mi è stato detto che …
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Pacchetto GBM vs. Caret tramite GBM
Ho usato il tuning del modello caret, ma poi rieseguendo il modello usando il gbmpacchetto. Comprendo che il caretpacchetto utilizza gbme l'output dovrebbe essere lo stesso. Tuttavia, solo un rapido test eseguito utilizzando data(iris)mostra una discrepanza nel modello di circa il 5% utilizzando RMSE e R ^ 2 come metrica …
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Perché utilizzare una distribuzione beta sul parametro Bernoulli per la regressione logistica gerarchica?
Attualmente sto leggendo l'eccellente libro "Doing Bayesian Data Analysis" di Kruschke. Tuttavia, il capitolo sulla regressione logistica gerarchica (capitolo 20) è alquanto confuso. La Figura 20.2 descrive una regressione logistica gerarchica in cui il parametro di Bernoulli è definito come una funzione lineare sui coefficienti trasformati attraverso una funzione sigmoide. …
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Interpretazione dell'output di regressione logistica in R
Sto lavorando a una regressione logistica multipla in R utilizzando glm. Le variabili predittive sono continue e categoriche. Un estratto del riepilogo del modello mostra quanto segue: Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 2.451e+00 2.439e+00 1.005 0.3150 Age 5.747e-02 3.466e-02 1.658 0.0973 . BMI -7.750e-02 7.090e-02 -1.093 0.2743 …
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