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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Distorsione da variabile omessa nella regressione logistica vs. distorsione da variabile omessa nella regressione dei minimi quadrati ordinaria
Ho una domanda sull'omessa distorsione da variabile nella regressione logistica e lineare. Supponiamo di omettere alcune variabili da un modello di regressione lineare. Fai finta che quelle variabili omesse non siano correlate con le variabili che ho incluso nel mio modello. Quelle variabili omesse non influenzano i coefficienti nel mio …
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Interpretazione della regressione logistica ordinale
Ho eseguito questa regressione logistica ordinale in R: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) Ho ottenuto questo riassunto del modello: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg -0.2335 0.06855 -3.406 Intercepts: Value Std. Error t value …
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I metodi robusti sono davvero migliori?
Ho due gruppi di soggetti, A e B, ciascuno con una dimensione di circa 400 e circa 300 predittori. Il mio obiettivo è costruire un modello di previsione per una variabile di risposta binaria. Il mio cliente vuole vedere il risultato dell'applicazione del modello costruito da A su B. (Nel …
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Perché usare il ridimensionamento di Platt?
Al fine di calibrare un livello di confidenza con una probabilità nell'apprendimento supervisionato (diciamo per mappare la confidenza da un SVM o un albero decisionale usando dati sovracampionati) un metodo consiste nell'utilizzare il ridimensionamento di Platt (ad esempio, Ottenere probabilità calibrate dall'amplificazione ). Fondamentalmente si usa la regressione logistica per …
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Regressione logistica o test T?
Un gruppo di persone risponde a una domanda. La risposta può essere "sì" o "no". Il ricercatore vuole sapere se l'età è associata al tipo di risposta. L'associazione è stata valutata facendo una regressione logistica in cui l'età è la variabile esplicativa e il tipo di risposta (sì, no) è …
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Pearson VS Deviance Residuals nella regressione logistica
So che i residui Pearson standardizzati sono ottenuti in modo probabilistico tradizionale: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} e Deviance Residuals sono ottenuti attraverso un modo più statistico (il contributo di ciascun punto alla probabilità): di=si−2[yilogπi^+(1−yi)log(1−πi)]−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√di=si−2[yilog⁡πi^+(1−yi)log⁡(1−πi)] d_i = s_i \sqrt{-2[y_i \log \hat{\pi_i} + (1 - y_i)\log(1-\pi_i)]} dove = 1 se = 1 …
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Differenze tra regressione logistica e percetrons
A quanto ho capito, una rete neurale artificiale perceptron / singolo strato con una funzione di attivazione sigmoidea logistica è lo stesso modello della regressione logistica. Entrambi i modelli sono dati dall'equazione: F( x ) = 11 - e- βXF(X)=11-e-βXF(x) = \frac{1}{1-e^{-\beta X}} L'algoritmo di apprendimento perctron è online e …
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Regressione logistica - Preoccupazioni / insidie ​​della multicinearità
Nella regressione logistica, c'è bisogno di preoccuparsi tanto della multicollinearità quanto della regressione OLS diretta? Ad esempio, con una regressione logistica, laddove esiste la multicollinearità, dovresti essere prudente (come faresti con la regressione OLS) nel prendere l'inferenza dai coefficienti Beta? Per la regressione OLS una "correzione" per l'alta multicollinearità è …
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Qual è la relazione tra la distribuzione Beta e il modello di regressione logistica?
La mia domanda è: qual è la relazione matematica tra la distribuzione Beta e i coefficienti del modello di regressione logistica ? Per illustrare: la funzione logistica (sigmoid) è data da f(x)=11+exp(−x)f(x)=11+exp⁡(−x)f(x) = \frac{1}{1+\exp(-x)} ed è usato per modellare le probabilità nel modello di regressione logistica. Sia AAA un esito …
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