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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I predittori significativi diventano non significativi nella regressione logistica multipla
Quando analizzo le mie variabili in due modelli di regressione logistica separati (univariati), ottengo quanto segue: Predictor 1: B= 1.049, SE=.352, Exp(B)=2.85, 95% CI=(1.43, 5.69), p=.003 Constant: B=-0.434, SE=.217, Exp(B)=0.65, p=.046 Predictor 2: B= 1.379, SE=.386, Exp(B)=3.97, 95% CI=(1.86, 8.47), p<.001 Constant: B=-0.447, SE=.205, Exp(B)=0.64, p=.029 ma quando li inserisco …
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Confrontando i coefficienti di regressione logistica tra i modelli?
Ho sviluppato un modello logit da applicare a sei diversi set di dati trasversali. Quello che sto cercando di scoprire è se ci sono cambiamenti nell'effetto sostanziale di una determinata variabile indipendente (IV) sulla variabile dipendente (DV) che controlla altre spiegazioni in tempi diversi e nel tempo. Le mie domande …
11 logistic  spss 
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Prevedi dopo aver eseguito la funzione mlogit in R
Ecco cosa voglio fare, ma non sembra esserci alcun predictmetodo per il mlogit. Qualche idea? library(mlogit) data("Fishing", package = "mlogit") Fish <- mlogit.data(Fishing, varying = c(2:9), shape = "wide", choice = "mode") Fish_fit<-Fish[-1,] Fish_test<-Fish[1,] m <- mlogit(mode ~price+ catch | income, data = Fish_fit) predict(m,newdata=Fish_test)
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R / mgcv: Perché i prodotti tensor te () e ti () producono superfici diverse?
Il mgcvpacchetto per Rha due funzioni per adattare le interazioni del prodotto tensore: te()e ti(). Comprendo la divisione di base del lavoro tra i due (adattamento di un'interazione non lineare rispetto alla scomposizione di questa interazione in effetti principali e un'interazione). Quello che non capisco è perché te(x1, x2)e ti(x1) …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
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Regressione logistica: interpretazione delle variabili continue
Ho avuto un paio di domande sull'interpretazione dei rapporti di probabilità per variabili continue nella regressione logistica. Sento che queste sono domande di base sulla regressione logistica (e probabilmente sulla regressione in generale), e anche se mi vergogno leggermente di non conoscere le risposte, ingoierò il mio orgoglio e le …
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