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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Potenzierter logistischer Regressionskoeffizient, der sich vom Odds Ratio unterscheidet
Nach meinem Verständnis ist der potenzierte Beta-Wert aus einer logistischen Regression das Odds Ratio dieser Variablen für die abhängige interessierende Variable. Der Wert stimmt jedoch nicht mit dem manuell berechneten Quotenverhältnis überein. Mein Modell prognostiziert Stunting (ein Maß für Unterernährung) unter anderem anhand von Versicherungen. // Odds ratio from LR, …
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Logistische Regression für mehrere Klassen
Ich habe das Modell für die logistische Regression für mehrere Klassen erhalten, das von gegeben ist P(Y=j|X(i))=exp(θTjX(i))1+∑km=1exp(θTmX(i))P(Y=j|X(i))=exp⁡(θjTX(i))1+∑m=1kexp⁡(θmTX(i)) P(Y=j|X^{(i)}) = \frac{\exp(\theta_j^TX^{(i)})}{1+ \sum_{m=1}^{k}\exp(\theta_m^T X^{(i)})} Dabei ist k die Anzahl der Klassen. Theta ist der zu schätzende Parameter. j ist die j-te Klasse. Xi sind die Trainingsdaten Eine Sache, die ich nicht verstanden …
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Clustering als Mittel zur Aufteilung von Daten für die logistische Regression
Ich versuche, den Erfolg oder Misserfolg von Schülern anhand einiger Funktionen mit einem logistischen Regressionsmodell vorherzusagen. Um die Leistung des Modells zu verbessern, habe ich bereits darüber nachgedacht, die Schüler anhand offensichtlicher Unterschiede in verschiedene Gruppen aufzuteilen und für jede Gruppe separate Modelle zu erstellen. Aber ich denke, es könnte …
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Wie kann die Vorhersagekraft einer Reihe kategorialer Prädiktoren für ein binäres Ergebnis bewertet werden? Wahrscheinlichkeiten oder logistische Regression berechnen?
Ich versuche herauszufinden, ob einfache Wahrscheinlichkeiten für mein Problem funktionieren oder ob es besser ist, komplexere Methoden wie die logistische Regression zu verwenden (und etwas darüber zu lernen). Die Antwortvariable in diesem Problem ist eine binäre Antwort (0, 1). Ich habe eine Reihe von Prädiktorvariablen, die alle kategorisch und ungeordnet …
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Welche Kernel-Methode liefert die besten Wahrscheinlichkeitsausgaben?
Kürzlich habe ich Platt's Skalierung von SVM-Ausgaben verwendet, um die Wahrscheinlichkeiten von Standardereignissen abzuschätzen. Direktere Alternativen scheinen "Kernel Logistic Regression" (KLR) und die zugehörige "Import Vector Machine" zu sein. Kann jemand sagen, welche Kernel-Methode, die Wahrscheinlichkeitsausgaben liefert, derzeit Stand der Technik ist? Gibt es eine R-Implementierung von KLR? Vielen Dank …
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Umgang mit nicht-binären kategorialen Variablen in der logistischen Regression (SPSS)
Ich muss eine binäre logistische Regression mit vielen unabhängigen Variablen durchführen. Die meisten von ihnen sind binär, aber einige der kategorialen Variablen haben mehr als zwei Ebenen. Was ist der beste Weg, um mit solchen Variablen umzugehen? Für eine Variable mit drei möglichen Werten müssen beispielsweise zwei Dummy-Variablen erstellt werden. …
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Interpretation fester Effekte aus der logistischen Regression mit gemischten Effekten
Ich bin verwirrt von Aussagen auf einer UCLA-Webseite über die logistische Regression mit gemischten Effekten. Sie zeigen eine Tabelle mit festen Effektkoeffizienten aus der Anpassung eines solchen Modells, und der folgende erste Absatz scheint die Koeffizienten genau wie eine normale logistische Regression zu interpretieren. Aber wenn sie über Quotenverhältnisse sprechen, …
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Was ist der Unterschied zwischen Entscheidungsfunktion, Vorhersagefunktion und Vorhersagefunktion für das logistische Regressionsproblem?
Ich habe die sklearn-Dokumentation durchgearbeitet, kann jedoch den Zweck dieser Funktionen im Kontext der logistischen Regression nicht verstehen. Denn decision_functiones heißt, dass es der Abstand zwischen der Hyperebene und der Testinstanz ist. Wie sind diese speziellen Informationen nützlich? und wie hängt das mit predictund predict-probamethoden zusammen?
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