Domande taggate «odds-ratio»

Una misura di associazione tra due variabili binarie pari alle probabilità di un risultato "positivo" in 1 variabile divisa per le probabilità nell'altra. Gli intervalli OR (0, infinito). Ha una forte connessione con la regressione logistica.

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Regressione logistica in R (Odds Ratio)
Sto cercando di intraprendere un'analisi della regressione logistica in R. Ho frequentato corsi su questo materiale usando STATA. Sto trovando molto difficile replicare la funzionalità in R. È maturo in questa zona? Sembra che ci sia poca documentazione o guida disponibile. La produzione di output odds ratio sembra richiedere l'installazione …
41 r  logistic  odds-ratio 
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Perché i miei valori p differiscono tra l'output di regressione logistica, il test chi-quadrato e l'intervallo di confidenza per l'OR?
Ho costruito una regressione logistica in cui la variabile di risultato viene curata dopo aver ricevuto il trattamento ( Curevs. No Cure). Tutti i pazienti in questo studio hanno ricevuto un trattamento. Sono interessato a vedere se il diabete è associato a questo risultato. In R il mio output di …
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Coefficiente negativo nella regressione logistica ordinata
Supponiamo di avere la risposta ordinale e un insieme di variabili che pensiamo spiegherò . Quindi eseguiamo una regressione logistica ordinata di (matrice di progettazione) su (risposta).X : = [ x 1 , x 2 , x 3 ] y X yy:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:\{\text{Bad, Neutral, Good}\} \rightarrow \{1,2,3\}X:=[x1,x2,x3]X:=[x1,x2,x3]X:=[x_1,x_2,x_3]yyyXXXyyy …
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L'accuratezza della macchina con incremento gradiente diminuisce all'aumentare del numero di iterazioni
Sto sperimentando l'algoritmo della macchina per aumentare il gradiente tramite il caretpacchetto in R. Utilizzando un piccolo set di dati di ammissione al college, ho eseguito il seguente codice: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
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Qual è la distribuzione di OR (odds ratio)?
Ho un sacco di articoli che presentano "OR" con un IC al 95% (intervalli di confidenza). Voglio stimare dagli articoli il valore P per l'OR osservato. Per questo, ho bisogno di un presupposto riguardo alla distribuzione OR. Quale distribuzione posso assumere / utilizzare in sicurezza?
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Diversi modi per produrre un intervallo di confidenza per il rapporto di probabilità dalla regressione logistica
Sto studiando come costruire un intervallo di confidenza al 95% per il rapporto di probabilità dai coefficienti ottenuti nella regressione logistica. Quindi, considerando il modello di regressione logistica, log(p1−p) =α+βXlog⁡(p1−p)=α+βx \log\left(\frac{p}{1 - p}\right) = \alpha + \beta x \newcommand{\var}{\rm Var} \newcommand{\se}{\rm SE} tale che per il gruppo di controllo e …
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Coefficiente di regressione logistica esponenziale diverso dal rapporto di probabilità
A quanto ho capito, il valore beta esponenziale da una regressione logistica è il rapporto di probabilità di quella variabile per la variabile di interesse dipendente. Tuttavia, il valore non corrisponde al rapporto di probabilità calcolato manualmente. Il mio modello prevede l'arresto della crescita (una misura della malnutrizione) utilizzando, tra …
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