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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Verzerrung der Maximum-Likelihood-Schätzer für die logistische Regression
Ich möchte einige Fakten zu Maximum Likelihood Estimators (MLEs) für logistische Regressionen verstehen. Stimmt es, dass die MLE für die logistische Regression im Allgemeinen voreingenommen ist? Ich würde Ja sagen". Ich weiß zum Beispiel, dass die Probendimension mit der asymptotischen Verzerrung von MLEs zusammenhängt. Kennen Sie elementare Beispiele für dieses …
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Zeitdiskretes Ereignisverlaufsmodell (Überlebensmodell) in R.
Ich versuche, ein zeitdiskretes Modell in R einzubauen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich habe gelesen, dass Sie die abhängige Variable in verschiedenen Zeilen organisieren können, eine für jede glmZeitbeobachtung , und die Funktion mit einem Logit- oder Cloglog-Link verwenden können. In diesem Sinne, ich …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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Wie kann ich die Pearson -Teststatistik für mangelnde Übereinstimmung mit einem logistischen Regressionsmodell in R berechnen ?
Die Statistik des Wahrscheinlichkeitsverhältnisses (auch bekannt als Abweichung) und der Test auf mangelnde Anpassung (oder Anpassungsgüte) sind für ein logistisches Regressionsmodell (Anpassung unter Verwendung der Funktion) in R ziemlich einfach zu erhalten . Dies kann jedoch sein Es ist leicht, einige Zellzahlen so niedrig zu halten, dass der Test unzuverlässig …
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R lineare Regression kategoriale Variable "versteckter" Wert
Dies ist nur ein Beispiel, auf das ich mehrmals gestoßen bin, daher habe ich keine Beispieldaten. Ausführen eines linearen Regressionsmodells in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1ist eine stetige Variable. x2ist kategorisch und hat drei Werte, z. B. "Niedrig", "Mittel" und "Hoch". Die von R gegebene Ausgabe …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 
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Wie gehe ich mit Umfragefragen mit Mehrfachantworten um?
Ich habe einen Datensatz, in dem Leute gefragt werden, ob sie an einem bestimmten Ort waren (z. B. A, B, C, D), und sie können mehr als eine Wahl treffen. Dann wird ihnen eine Probe aus der Nase entnommen, um festzustellen, ob sie mit einigen infiziert sind Krankheit. Ich muss …
10 logistic 
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Ausgabe des Logistikmodells in R.
Ich versuche, die folgende Art von Logistikmodell zu interpretieren: mdl <- glm(c(suc,fail) ~ fac1 + fac2, data=df, family=binomial) Ist die Ausgabe predict(mdl)der erwarteten Erfolgsaussichten für jeden Datenpunkt? Gibt es eine einfache Möglichkeit, die Quoten für jede Faktorstufe des Modells und nicht für alle Datenpunkte zu tabellieren?
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Was ist der Unterschied zwischen einem Fisher's Exact Test und einer logistischen Regression für Tabellen?
Bei einer Tabelle gibt es zwei Möglichkeiten, Rückschlüsse auf die Tabelle zu ziehen: Fisher's Exact Test und auch eine logistische Regression.2 × 22×22 \times 2 Mir wurde gesagt, dass wir mit einem Fisher's Exact Test nur an der Anwesenheit von Assoziationen interessiert sind. Aber dass wir bei einer logistischen Regression …
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Warum schließt ein
Bei der Ermittlung von Statistiken mit SPSS 4th Edition von Andy Field wurde empfohlen, den Interaktionsterm zwischen der unabhängigen Variablen aufzunehmenxxx und seine entsprechende natürliche Logarithmus-Transformation ln(x)ln⁡(x)\ln(x)Variable, um zu überprüfen, ob die Linearitätsannahme verletzt wurde. Welche statistische Theorie steckt dahinter? Dies ist ein Zitat aus dem Buch: Diese Annahme kann …
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So reduzieren Sie Prädiktoren auf die richtige Weise für ein logistisches Regressionsmodell
Daher habe ich einige Bücher (oder Teile davon) über Modellierung gelesen (unter anderem F. Harrells "Regressionsmodellierungsstrategien"), da ich derzeit ein logistisches Modell erstellen muss, das auf binären Antwortdaten basiert. Ich habe sowohl kontinuierliche, kategoriale als auch binäre Daten (Prädiktoren) in meinem Datensatz. Grundsätzlich habe ich momentan ungefähr 100 Prädiktoren, was …
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Warum ist die logistische Regression gut kalibriert und wie kann ihre Kalibrierung ruiniert werden?
In den Scikit-Lerndokumenten zur Wahrscheinlichkeitskalibrierung vergleichen sie die logistische Regression mit anderen Methoden und stellen fest, dass die zufällige Gesamtstruktur weniger gut kalibriert ist als die logistische Regression. Warum ist die logistische Regression gut kalibriert? Wie könnte man die Kalibrierung einer logistischen Regression ruinieren (nicht, dass man es jemals wollen …
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Regression logistischer Regressionsreste auf anderen Regressoren
Wenn die OLS-Regression auf die kontinuierliche Antwort angewendet wird, kann die multiple Regressionsgleichung aufgebaut werden, indem nacheinander Regressionen der Residuen auf jeder Kovariate ausgeführt werden. Meine Frage ist, gibt es eine Möglichkeit, dies mit logistischer Regression über logistische Regressionsreste zu tun ? Pr(Y=1|x,z)Pr(Y=1|x,z)\Pr(Y = 1 | x, z)xxxR1R1R_1R1R1R_1zzz
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