Als «logistic» getaggte Fragen

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

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Überdispersion in der logistischen Regression
Ich versuche, das Konzept der Überdispersion in der logistischen Regression in den Griff zu bekommen. Ich habe gelesen, dass Überdispersion auftritt, wenn die beobachtete Varianz einer Antwortvariablen größer ist als von der Binomialverteilung erwartet. Aber wenn eine Binomialvariable nur zwei Werte (1/0) haben kann, wie kann sie dann einen Mittelwert …
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Maximiert eine logistische Regressionsmaximierung zwangsläufig auch die AUC gegenüber linearen Modellen?
Ausgehend von einem Datensatz mit binären Ergebnissen und einer Prädiktormatrix schätzt das logistische Standardregressionsmodell die Koeffizienten , die die Binomialwahrscheinlichkeit maximieren. Wenn vollen Rang hat, ist eindeutig. Wenn keine perfekte Trennung vorliegt, ist sie endlich.y∈{0,1}ny∈{0,1}ny\in\{0,1\}^nX∈Rn×pX∈Rn×pX\in\mathbb{R}^{n\times p}βMLEβMLE\beta_{MLE}XXXβMLEβMLE\beta_{MLE} Maximiert dieses Maximum-Likelihood-Modell auch die ROC-AUC (aka Statistik) oder gibt es eine Koeffizientenschätzung die …
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Philosophische Frage zur logistischen Regression: Warum wird der optimale Schwellenwert nicht trainiert?
Normalerweise passen wir in der logistischen Regression ein Modell an und erhalten einige Vorhersagen zum Trainingssatz. Anschließend validieren wir diese Trainingsvorhersagen (so ähnlich wie hier ) und bestimmen den optimalen Schwellenwert auf der Grundlage der ROC-Kurve. Warum integrieren wir die Quervalidierung des Schwellenwerts nicht in das tatsächliche Modell und trainieren …
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Ist die Entscheidungsschwelle ein Hyperparameter in der logistischen Regression?
Die vorhergesagten Klassen aus der (binären) logistischen Regression werden unter Verwendung eines Schwellenwerts für die Wahrscheinlichkeiten der Klassenmitgliedschaft bestimmt, die vom Modell generiert werden. Soweit ich weiß, wird standardmäßig 0,5 verwendet. Das Variieren des Schwellenwerts ändert jedoch die vorhergesagten Klassifizierungen. Bedeutet dies, dass die Schwelle ein Hyperparameter ist? Wenn ja, …
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Warum verwenden Wirtschaftsforscher die lineare Regression für binäre Antwortvariablen?
In letzter Zeit musste ich mehrere Artikel in Wirtschaftswissenschaften lesen (ein Bereich, mit dem ich nicht allzu vertraut bin). Eine Sache, die mir aufgefallen ist, ist, dass mit OLS angepasste lineare Regressionsmodelle allgegenwärtig sind, selbst wenn die Antwortvariable binär ist. Meine Frage lautet daher: Warum wird die lineare Regression beispielsweise …
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Was ist der Unterschied zwischen der logistischen Regression und der Regression nach Fractional Response?
Soweit ich weiß, besteht der Unterschied zwischen dem logistischen Modell und dem Teilantwortmodell (frm) darin, dass die abhängige Variable (Y), in der frm [0,1] ist, logistisch jedoch {0, 1} ist. Ferner verwendet frm den Quasi-Likelihood-Schätzer, um seine Parameter zu bestimmen. Normalerweise können wir verwenden glm, um die logistischen Modelle von …
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Auswertung eines logistischen Regressionsmodells
Ich arbeite an einem Logistikmodell und habe einige Schwierigkeiten, die Ergebnisse zu bewerten. Mein Modell ist ein Binomial Logit. Meine erklärenden Variablen sind: eine kategoriale Variable mit 15 Ebenen, eine dichotome Variable und 2 stetige Variablen. Mein N ist groß> 8000. Ich versuche, die Entscheidung von Unternehmen zu modellieren, zu …
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Poisson vs. logistische Regression
Ich habe eine Kohorte von Patienten mit unterschiedlicher Nachbeobachtungsdauer. Bisher ignoriere ich den Zeitaspekt und muss nur eine binäre Outcome-Krankheit / keine Krankheit modellieren. Normalerweise mache ich in diesen Studien eine logistische Regression, aber ein anderer Kollege fragte mich, ob eine Poisson-Regression genauso angemessen wäre. Ich bin kein Poisson-Fan und …
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Regularisierte bayesianische logistische Regression in JAGS
Es gibt mehrere mathematisch anspruchsvolle Artikel, die das Bayes'sche Lasso beschreiben, aber ich möchte getesteten, korrekten JAGS-Code, den ich verwenden kann. Könnte jemand einen Beispiel-BUGS / JAGS-Code veröffentlichen, der eine regulierte logistische Regression implementiert? Jedes Schema (L1, L2, Elasticnet) wäre toll, aber Lasso wird bevorzugt. Ich frage mich auch, ob …
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Modellauswahl: Logistische Regression
Angenommen, wir haben Kovariaten x 1 , … , x n und eine binäre Ergebnisvariable ynnnx1,…,xnx1,…,xnx_1, \dots, x_nyyy . Einige dieser Kovariaten sind kategorisch mit mehreren Ebenen. Andere sind kontinuierlich. Wie würden Sie das "beste" Modell auswählen? Mit anderen Worten, wie wählen Sie die Kovariaten aus, die in das Modell …
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Bewertung logistischer Regressionsmodelle
Diese Frage ergibt sich aus meiner tatsächlichen Verwirrung darüber, wie ich entscheiden soll, ob ein Logistikmodell gut genug ist. Ich habe Modelle, die den Zustand von Paaren zwei Jahre nach ihrer Bildung als abhängige Variable als Einzelprojekt verwenden. Das Ergebnis ist erfolgreich (1) oder nicht (0). Ich habe unabhängige Variablen …
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