Als «logistic» getaggte Fragen

Bezieht sich allgemein auf statistische Verfahren, die die logistische Funktion nutzen, am häufigsten verschiedene Formen der logistischen Regression

2
Wie verwende ich die ordinale logistische Regression mit zufälligen Effekten?
In meiner Studie werde ich die Arbeitsbelastung mit verschiedenen Metriken messen. Mit Herzfrequenzvariabilität (HRV), elektrodermaler Aktivität (EDA) und subjektiver Skala (IWS). Nach der Normalisierung hat das IWS drei Werte: Arbeitsbelastung niedriger als normal Arbeitsbelastung ist durchschnittlich Die Arbeitsbelastung ist höher als normal. Ich möchte sehen, wie gut die physiologischen Maßnahmen …
1
Wie passt man ein gemischtes Modell mit einer Antwortvariablen zwischen 0 und 1 an?
Ich versuche, lme4::glmer()ein binomiales verallgemeinertes gemischtes Modell (GLMM) mit abhängiger Variable anzupassen, die nicht binär ist, sondern eine kontinuierliche Variable zwischen Null und Eins. Man kann sich diese Variable als Wahrscheinlichkeit vorstellen; Tatsächlich ist es die Wahrscheinlichkeit, die von menschlichen Probanden angegeben wurde (in einem Experiment, das ich bei der …
4
Die Maschinengenauigkeit zur Steigerung des Gradienten nimmt mit zunehmender Anzahl von Iterationen ab
Ich experimentiere mit dem Algorithmus der Gradientenverstärkungsmaschine über das caretPaket in R. Unter Verwendung eines kleinen Datensatzes für Hochschulzulassungen habe ich den folgenden Code ausgeführt: 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] <- "yes" ### Gradient boosting …
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 
3
Cox-Modell vs. logistische Regression
Nehmen wir an, wir haben das folgende Problem: Sagen Sie voraus, welche Kunden in den nächsten 3 Monaten am wahrscheinlichsten aufhören, in unserem Shop einzukaufen. Wir kennen für jeden Kunden den Monat, in dem der Kauf in unserem Shop begonnen hat, und haben darüber hinaus viele Verhaltensmerkmale in monatlichen Aggregaten. …
2
Matrixnotation für logistische Regression
In der linearen Regression (quadratischer Verlust) haben wir mithilfe der Matrix eine sehr präzise Notation für das Ziel minimize ∥Ax−b∥2minimize ‖Ax−b‖2\text{minimize}~~ \|Ax-b\|^2 Dabei ist AAA die Datenmatrix, xxx die Koeffizienten und bbb die Antwort. Gibt es eine ähnliche Matrixnotation für das logistische Regressionsziel? Alle die Bezeichnungen ich gesehen habe , …
3
Logistische Regression: Scikit Learn vs glmnet
Ich versuche, die Ergebnisse aus der sklearnlogistischen Regressionsbibliothek mit glmnetpackage in R zu duplizieren . Aus der Dokumentation der sklearnlogistischen Regression geht es darum, die Kostenfunktion unter l2 Penalty minw,c12wTw+C∑i=1Nlog(exp(−yi(XTiw+c))+1)minw,c12wTw+C∑i=1Nlog⁡(exp⁡(−yi(XiTw+c))+1)\min_{w,c} \frac12 w^Tw + C\sum_{i=1}^N \log(\exp(-y_i(X_i^Tw+c)) + 1) Ausgehend von den Vignetten von glmnetminimiert seine Implementierung eine geringfügig andere Kostenfunktion minβ,β0−[1N∑i=1Nyi(β0+xTiβ)−log(1+e(β0+xTiβ))]+λ[(α−1)||β||22/2+α||β||1]minβ,β0−[1N∑i=1Nyi(β0+xiTβ)−log⁡(1+e(β0+xiTβ))]+λ[(α−1)||β||22/2+α||β||1]\min_{\beta, …
1
Hessisch logistische Funktion
Ich habe Schwierigkeiten die Hessian der Zielfunktion, abzuleiten l ( θ )l(θ)l(\theta) , in logistischer Regression , wo L ( θ )l(θ)l(\theta) ist: L ( θ ) = m Σ i = 1 [ y i log ( h θ ( x i ) ) + ( 1 - y …
15 logistic 
2
Logistische Regression mit niedriger Ereignisrate anwenden
Ich habe einen Datensatz, in dem die Ereignisrate sehr niedrig ist (40.000 von 12⋅10512⋅10512\cdot10^5 ). Ich wende hier eine logistische Regression an. Ich hatte eine Diskussion mit jemandem, bei der sich herausstellte, dass eine logistische Regression keine gute Verwirrungsmatrix für solche Daten mit niedriger Ereignisrate ergibt. Aufgrund des Geschäftsproblems und …
15 logistic 
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.