Statistiche e Big Data probit

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Qual è la differenza tra il modello Logit e Probit ? Sono più interessato qui a sapere quando usare la regressione logistica e quando usare Probit. Se c'è qualche letteratura che lo definisce usando R , anche questo sarebbe utile.

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Come gestire i dati gerarchici / nidificati nell'apprendimento automatico

Spiegherò il mio problema con un esempio. Supponiamo di voler prevedere il reddito di un individuo in base ad alcuni attributi: {Età, Genere, Paese, Regione, Città}. Hai un set di dati di allenamento come questo train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …

29 regression machine-learning multilevel-analysis correlation dataset spatial paired-comparisons cross-correlation clustering aic bic dependent-variable k-means mean standard-error measurement-error errors-in-variables regression multiple-regression pca linear-model dimensionality-reduction machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network computer-vision clustering spss r weighted-data wilcoxon-signed-rank bayesian hierarchical-bayesian bugs stan distributions categorical-data variance ecology r survival regression r-squared descriptive-statistics cross-section maximum-likelihood factor-analysis likert r multiple-imputation propensity-scores distributions t-test logit probit z-test confidence-interval poisson-distribution deep-learning conv-neural-network residual-networks r survey wilcoxon-mann-whitney ranking kruskal-wallis bias loss-functions frequentist decision-theory risk machine-learning distributions normal-distribution multivariate-analysis inference dataset factor-analysis survey multilevel-analysis clinical-trials

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Interpretazione variabile latente di modelli lineari generalizzati (GLM)

Versione breve: Sappiamo che la regressione logistica e la regressione probit possono essere interpretate come implicanti una variabile latente continua che viene discretizzata in base a una soglia fissa prima dell'osservazione. È disponibile una simile interpretazione variabile latente per, per esempio, la regressione di Poisson? Che ne dici della regressione …

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2SLS ma Probit secondo stadio

Sto cercando di utilizzare l'analisi delle variabili strumentali per inferire la causalità con i dati osservativi. Mi sono imbattuto in una regressione a due livelli minimi quadrati (2SLS) che probabilmente affronterà il problema dell'endogeneità nella mia ricerca. Tuttavia, vorrei che il primo stadio fosse OLS e che il secondo stadio …

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Come testare l'uguaglianza simultanea dei coefficienti scelti nel modello logit o probit?

Come testare l'uguaglianza simultanea dei coefficienti scelti nel modello logit o probit? Qual è l'approccio standard e qual è l'approccio allo stato dell'arte?

14 hypothesis-testing logit probit

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Modelli binari (Probit e Logit) con un offset logaritmico

Qualcuno ha una derivazione di come funziona un offset in modelli binari come probit e logit? Nel mio problema, la finestra di follow-up può variare in lunghezza. Supponiamo che i pazienti ricevano un colpo profilattico come trattamento. Lo scatto avviene in momenti diversi, quindi se il risultato è un indicatore …

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Probit minimi quadrati a due stadi (2SLS)

Mi è stato detto che è possibile eseguire una regressione IV a due stadi in cui il primo è un probit e il secondo è un OLS. È possibile utilizzare 2SLS se il primo stadio è un probit ma il secondo è un modello probit / poisson?

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Effetto marginale del modello Probit e Logit

Qualcuno può spiegare come calcolare l'effetto marginale del modello Probit e Logit in parole povere? Sono nuovo nelle statistiche e sono confuso su questi due modelli.

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Come funziona la "regressione graduale"?

Ho usato il seguente codice R per adattarsi a un modello probit: p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') Voglio sapere cosa significa stepwisee backward/forwardfare esattamente e come selezionare le variabili?

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Derivazione della funzione di probabilità per IV-probit

Quindi ho un modello binario in cui è la variabile latente non osservata e l'osservato. determina e è quindi il mio strumento. Quindi in breve il modello è. Poiché i termini di errore non sono indipendenti ma, Uso un modello IV-probit.y∗1y1∗y_1^*y1∈{0,1}y1∈{0,1}y_1 \in \{0,1\}y2y2y_2y1y1y_1z2z2z_2y∗1y2y1===δ1z1+α1y2+u1δ21z1+δ22z2+v2=zδ+v21[y∗>0]y1∗=δ1z1+α1y2+u1y2=δ21z1+δ22z2+v2=zδ+v2y1=1[y∗>0]\begin{eqnarray} y_1^*&=& \delta_1 z_1 + \alpha_1 y_2 + …

10 maximum-likelihood econometrics probit

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Coerenza di 2SLS con variabile binaria endogena

Ho letto che lo stimatore 2SLS è ancora coerente anche con la variabile endogena binaria ( http://www.stata.com/statalist/archive/2004-07/msg00699.html ). Nella prima fase, verrà eseguito un modello di trattamento probit anziché un modello lineare. Esistono prove formali per dimostrare che 2SLS è ancora coerente anche quando il 1 ° stadio è un …

10 probit instrumental-variables endogeneity

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Come ottenere l'intervallo di confidenza sul cambio di r-square della popolazione

Per un semplice esempio, supponiamo che ci siano due modelli di regressione lineare Modello 1 ha tre predittori, x1a, x2b, ex2c Il modello 2 ha tre predittori dal modello 1 e due predittori aggiuntivi x2aex2b Esiste un'equazione di regressione della popolazione in cui la varianza della popolazione spiegata è per …

10 regression confidence-interval estimation r-squared shrinkage anova t-test references tukey-hsd machine-learning boosting r clustering fishers-exact generalized-linear-model model probit link-function r survival probability distributions dice logistic lme4-nlme glmm meta-analysis distributions distributions factor-analysis r anova repeated-measures post-hoc

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Quale modello di apprendimento profondo può classificare categorie che non si escludono a vicenda

Esempi: ho una frase nella descrizione del lavoro: "Ingegnere senior Java nel Regno Unito". Voglio usare un modello di apprendimento profondo per prevederlo in 2 categorie: English e IT jobs. Se uso il modello di classificazione tradizionale, posso solo prevedere 1 etichetta con la softmaxfunzione all'ultimo livello. Quindi, posso usare …

9 machine-learning deep-learning natural-language tensorflow sampling distance non-independent application regression machine-learning logistic mixed-model control-group crossover r multivariate-analysis ecology procrustes-analysis vegan regression hypothesis-testing interpretation chi-squared bootstrap r bioinformatics bayesian exponential beta-distribution bernoulli-distribution conjugate-prior distributions bayesian prior beta-distribution covariance naive-bayes smoothing laplace-smoothing distributions data-visualization regression probit penalized estimation unbiased-estimator fisher-information unbalanced-classes bayesian model-selection aic multiple-regression cross-validation regression-coefficients nonlinear-regression standardization naive-bayes trend machine-learning clustering unsupervised-learning wilcoxon-mann-whitney z-score econometrics generalized-moments method-of-moments machine-learning conv-neural-network image-processing ocr machine-learning neural-networks conv-neural-network tensorflow r logistic scoring-rules probability self-study pdf cdf classification svm resampling forecasting rms volatility-forecasting diebold-mariano neural-networks prediction-interval uncertainty

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Come confrontare gli eventi osservati con quelli previsti?

Supponiamo di avere un campione di frequenze di 4 possibili eventi: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e ho le probabilità attese dei miei eventi: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la somma delle frequenze osservate dei …

9 r statistical-significance chi-squared multivariate-analysis exponential joint-distribution statistical-significance self-study standard-deviation probability normal-distribution spss interpretation assumptions cox-model reporting cox-model statistical-significance reliability method-comparison classification boosting ensemble adaboost confidence-interval cross-validation prediction prediction-interval regression machine-learning svm regularization regression sampling survey probit matlab feature-selection information-theory mutual-information time-series forecasting simulation classification boosting ensemble adaboost normal-distribution multivariate-analysis covariance gini clustering text-mining distance-functions information-retrieval similarities regression logistic stata group-differences r anova confidence-interval repeated-measures r logistic lme4-nlme inference fiducial kalman-filter classification discriminant-analysis linear-algebra computing statistical-significance time-series panel-data missing-data uncertainty probability multivariate-analysis r classification spss k-means discriminant-analysis poisson-distribution average r random-forest importance probability conditional-probability distributions standard-deviation time-series machine-learning online forecasting r pca dataset data-visualization bayes distributions mathematical-statistics degrees-of-freedom

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