Domande taggate «ordered-logit»

Il modello logit ordinato (noto anche come regressione logistica ordinata / ordinale) è un'estensione della regressione logistica dalla variabile dipendente binaria a una variabile dipendente ordinale. Un caso speciale molto diffuso è il modello delle quote proporzionali.



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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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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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Qual è l'intuizione dietro i campioni scambiabili sotto l'ipotesi nulla?
I test di permutazione (chiamati anche test di randomizzazione, test di ri-randomizzazione o test esatto) sono molto utili e sono utili quando l'assunzione della distribuzione normale richiesta da per esempio t-testnon è soddisfatta e quando la trasformazione dei valori per classifica del test non parametrici come Mann-Whitney-U-testquesto porterebbero alla perdita …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

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Test di Brant in R [chiuso]
Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 6 mesi fa . Nel testare il presupposto della regressione parallela nella regressione logistica ordinale trovo che ci siano diversi approcci. …


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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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Va bene tracciare una linea di regressione per i dati classificati (correlazione di Spearman)?
Ho dei dati per i quali ho calcolato la correlazione di Spearman e voglio visualizzarli per una pubblicazione. La variabile dipendente viene classificata, la variabile indipendente non lo è. Quello che voglio visualizzare è più la tendenza generale che la pendenza effettiva, quindi ho classificato l'indipendente e applicato la correlazione …

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