Statistiken und Big Data logistic

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Wie kann ich die Anpassung von GEE / Logistikmodell beurteilen, wenn Kovariaten fehlende Daten haben?

Ich habe zwei GEE-Modelle (Generalized Estimating Equation) an meine Daten angepasst: 1) Modell 1: Ergebnis ist longitudinale Ja / Nein-Variable (A) (Jahr 1,2,3,4,5) mit longitudinalem kontinuierlichem Prädiktor (B) für die Jahre 1,2,3,4,5. 2) Modell 2: Das Ergebnis ist dieselbe longitudinale Ja / Nein-Variable (A), aber jetzt ist mein Prädiktor auf …

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Wie führe ich mehrere Post-hoc-Chi-Quadrat-Tests an einem 2 x 3-Tisch durch?

Mein Datensatz umfasst entweder die Gesamtmortalität oder das Überleben eines Organismus an drei Standorttypen: Inshore, Midchannel und Offshore. Die Zahlen in der folgenden Tabelle geben die Anzahl der Standorte an. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Ich würde gerne wissen, ob die Anzahl …

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Was sind die praktischen und interpretatorischen Unterschiede zwischen Alternativen und logistischer Regression?

Eine aktuelle Frage zu Alternativen zur logistischen Regression in R ergab eine Vielzahl von Antworten, darunter randomForest-, gbm-, rpart-, bayesglm- und generalisierte additive Modelle. Was sind die praktischen und interpretatorischen Unterschiede zwischen diesen Methoden und der logistischen Regression? Welche Annahmen treffen sie in Bezug auf die logistische Regression (oder nicht)? …

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Welche Konsequenzen haben seltene Ereignisse für die logistische Regression?

Ich weiß, dass die Stichprobengröße die Leistung bei jeder statistischen Methode beeinflusst. Es gibt Faustregeln für die Anzahl der Stichproben, die eine Regression für jeden Prädiktor benötigt. Ich höre auch oft, dass die Anzahl der Stichproben in jeder Kategorie in der abhängigen Variablen einer logistischen Regression wichtig ist. Warum ist …

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Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen dem IRT-Modell und dem logistischen Regressionsmodell

Trotz der grundlegenden Ähnlichkeiten wie bei beiden Modellen ist die Erfolgswahrscheinlichkeit eher als die direkte Modellierung der Antwortvariablen; Ich glaube, dass es zuverlässigere Antworten gibt, die auf die Unterschiede und Ähnlichkeiten zwischen diesen Modellen hinweisen. Ein Unterschied besteht darin, dass in der Logistik unterschiedliche Typen und unterschiedliche Anzahlen unabhängiger Variablen …

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So berechnen Sie den Achsenabschnitt und den Koeffizienten bei der logistischen Regression manuell

Ich studiere derzeit über logistische Regression. Aber ich bleibe bei der Berechnung des Abschnitts ( ) und des Koeffizienten ( β 1 ) stecken . Ich habe über das Internet danach gesucht, aber nur Tutorials mit Microsoft Excel oder integrierten Funktionen in R erhalten. Ich habe gehört, dass es durch …

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Verwendung von MSE anstelle von Protokollverlust bei der logistischen Regression

Angenommen, wir ersetzen die Verlustfunktion der logistischen Regression (die normalerweise logarithmisch wahrscheinlich ist) durch die MSE. Das heißt, das logarithmische Quotenverhältnis muss immer noch eine lineare Funktion der Parameter sein, aber die Summe der quadratischen Differenzen zwischen der geschätzten Wahrscheinlichkeit und dem Ergebnis (codiert als 0/1) minimieren: Logp1 - p= …

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Einbeziehung der Wahrscheinlichkeitsverteilung früherer Klassen in die logistische Regression

Ich bin erstaunt, dass ich keine Artikel / Vorträge darüber finden kann, wie man Prior Class Probability Distributions in Klassifikatoren wie Logistic Regression oder Random Forest integrieren kann. Meine Frage lautet also: Wie kann die Wahrscheinlichkeitsverteilung früherer Klassen in logistische Regression oder zufällige Wälder einbezogen werden? Bedeutet die Einbeziehung der …

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Welche Beziehung besteht zwischen einer SVM und einem Scharnierverlust?

Mein Kollege und ich versuchen, uns mit dem Unterschied zwischen logistischer Regression und einer SVM auseinanderzusetzen. Offensichtlich optimieren sie verschiedene Zielfunktionen. Ist eine SVM so einfach wie zu sagen, dass sie ein diskriminierender Klassifikator ist, der einfach den Scharnierverlust optimiert? Oder ist es komplexer als das? Wie kommen die Unterstützungsvektoren …

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Wie lässt sich richtig bestimmen, welche Merkmale am meisten zur Vorhersage eines bestimmten Eingabevektors beigetragen haben?

Ich verwende die logistische Regression für die binäre Klassifizierung. Ich habe einen großen Datensatz (zufällig sehr unausgeglichen: 19: 1). Also benutze ich Scikit-Learns LogisticRegression(), um 80% meiner beschrifteten Daten zu trainieren, und validierte dann mit den anderen 20% (ich habe mir den Bereich unter ROC sowie den Präzisionsrückruf angesehen, weil …

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Kann ich eine Variable verwenden, die eine nichtlineare Beziehung zur abhängigen Variablen in der logistischen Regression hat?

Angenommen, ich erstelle ein logistisches Regressionsmodell, bei dem die abhängige Variable binär ist und die Werte oder 1 annehmen kann . Die unabhängigen Variablen seien x 1 , x 2 , . . . , x m - es gibt m unabhängige Variablen. Nehmen wir an, für die k- te …

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Finden Sie die Gleichung aus der verallgemeinerten linearen Modellausgabe

Angenommen, ich generiere die Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses basierend auf einem bestimmten Faktor und zeichne die Kurve dieses Ergebnisses. Gibt es eine Möglichkeit, die Gleichung für diese Kurve aus R zu extrahieren? > mod = glm(winner~our_bid, data=mydat, family=binomial(link="logit")) > summary(mod) Call: glm(formula = winner ~ our_bid, family = binomial(link = "logit"), …

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Mindestanzahl von Beobachtungen für die logistische Regression?

Ich führe eine binäre logistische Regression mit 3 numerischen Variablen aus. Ich unterdrücke den Achsenabschnitt in meinen Modellen, da die Wahrscheinlichkeit Null sein sollte, wenn alle Eingabevariablen Null sind. Was ist die minimale Anzahl von Beobachtungen, die ich verwenden sollte?

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Wie vergleicht sich die Quantilregression mit der logistischen Regression mit der am Quantil aufgeteilten Variablen?

Ich habe ein bisschen gegoogelt, aber nichts gefunden. Angenommen, Sie führen eine Quantilregression für das q-te Quantil der abhängigen Variablen durch. Dann teilen Sie den DV beim q-ten Quantil auf und beschriften das Ergebnis mit 0 und 1. Anschließend führen Sie eine logistische Regression für den kategorisierten DV durch. Ich …

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logit - Koeffizienten als Wahrscheinlichkeiten interpretieren

Mir scheinen wichtige Informationen zu fehlen. Mir ist bekannt, dass der logistische Regressionskoeffizient in log (Quoten) angegeben ist, der so genannten Logit-Skala. Daher wird zur Interpretation exp(coef)genommen und ergibt OR, das Odds Ratio. Wenn ist, lautet die Interpretation wie folgt: Für eine Erhöhung der Kovariate eine Einheit beträgt das logarithmische …

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Als «logistic» getaggte Fragen