Als «logistic» getaggte Fragen

Heute habe ich eine Frage zur binomialen / logistischen Regression, die auf einer Analyse basiert, die eine Gruppe in meiner Abteilung durchgeführt hat und nach Kommentaren gesucht hat. Ich habe das folgende Beispiel zusammengestellt, um ihre Anonymität zu schützen, aber sie waren gespannt auf die Antworten. Zunächst begann die Analyse …

8 logistic  modeling  binomial  model-selection 

Während des Studiums der logistischen Modellierung habe ich die folgende Aussage gelesen Die Tatsache, dass aus logistischen Modellen in Fallkontroll- oder Querschnittsstudien nur Quotenverhältnisse und keine individuellen Risiken geschätzt werden können, ist nicht überraschend. Ich weiß nicht, wofür die "Fallkontroll" - und "Querschnittsstudien" in der statistischen Analyse stehen. Darüber hinaus …

8 logistic  epidemiology  odds-ratio  case-control-study  observational-study 

Wo finde ich einen guten Beweis dafür, dass CRF-basierte Modelle und logistische Regressionsmodelle konvex sind? Gibt es einen allgemeinen Trick, um zu testen / zu beweisen, dass ein Modell oder eine Zielfunktion konvex ist?

8 logistic  optimization 

Ich bin tagsüber Ingenieur. Obwohl sich der Großteil meiner Arbeit um das Modellieren dreht, machen wir im Allgemeinen ziemlich grundlegende Dinge. Ein "fortgeschrittenes" Modell wäre eine Monte-Carlo-Simulation, die unter Verwendung von R2-Tests validiert wurde. Derzeit gibt es in meinem Bereich viel Forschung mit logistischen und Bayes'schen Analysen. Meine Frage ist, …

8 bayesian  logistic 

Ich habe Daten, bei denen das Ergebnis der Anteil einer Art ist, der in einem Gebiet von einer Maschine an zwei verschiedenen Tagen beobachtet wurde. Da das Ergebnis ein Anteil ist und nicht 0 oder 1 enthält, habe ich eine Beta-Regression verwendet, um das Modell anzupassen. Die Temperatur wird als …

8 regression  logistic  multiple-regression  beta-regression 

Ich sehe kürzlich einen Begriff "semi-parametrisch" in den Antworten meiner Frage , verstehe aber nicht wirklich, was dieser Begriff bedeutet. Wikipedia sagt In der Statistik ist ein semiparametrisches Modell ein statistisches Modell mit parametrischen und nichtparametrischen Komponenten. Und gibt als Beispiel das Cox-Proportional-Hazards-Modell. Ich sehe, dass das Cox-Proportional-Hazards-Modell und die …

8 logistic  generalized-linear-model  nonparametric  parametric 

Betrachten Sie eine logistische Regression dieser Daten: X1 X2 Y 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 R akzeptiert drei verschiedene Darstellungen der Daten: eine Zeile pro Tabelleneintrag und zwei komprimierte Darstellungen (eine mit Gewichten, eine …

8 r  logistic 

Es gibt bereits Beiträge zu Warnungen von R, die sich mit logistischer Regression und linearer Trennung wie dieser befassen . Ich möchte nur sicherstellen, dass in Python Scikit Learn dieses Problem durch den L1 / L2-Regularisierungsteil in der Optimierungsfunktion gelöst wird. Mit anderen Worten, es ist sicher zu sagen, dass …

8 logistic  python  regularization  separation 

Was ist angesichts des folgenden Experiments die richtige statistische Methode, um die folgende Frage zu beantworten: Eine Teilnehmerin erhält nacheinander Bilder und muss nach jedem Bild antworten, ob sie ein Objekt oder ein Gesicht gesehen hat. In jedem Versuch (Bildpräsentation) wird das präsentierte Bild (entweder 1 von 210 einzelnen Gesichtern …

8 hypothesis-testing  logistic  multiple-comparisons  paired-data 

TL; DR: Welches ist für BIC in der logistischen Regression richtig, das aggregierte Binomial oder Bernoulli ?NNNNNN UPDATES UNTEN Angenommen, ich habe einen Datensatz, auf den ich die logistische Regression anwenden möchte. Nehmen wir zum Beispiel an, es gibt Gruppen mit jeweils Teilnehmern, also insgesamt . Das Ergebnis ist 0 …

7 r  logistic  generalized-linear-model  model-comparison  bic 

In einem Lehrbuch gibt es ein Hausaufgabenproblem, bei dem die Richtigkeit einer bestimmten posterioren Verteilung überprüft werden soll, und ich habe ein kleines Problem damit. Das Setup besteht darin, dass Sie ein logistisches Regressionsmodell mit einem Prädiktor haben und eine falsche Uniform vor .R2R2\mathbb{R}^2 Insbesondere nehmen wir für dass also …

7 logistic  bayesian  posterior  improper-prior 

Betrachten Sie ein faktorielles Design innerhalb des Subjekts und innerhalb des Gegenstands, bei dem die experimentelle Behandlungsvariable zwei Ebenen (Bedingungen) aufweist. Sei m1das Maximalmodell und m2das No-Random-Correlations-Modell. m1: y ~ condition + (condition|subject) + (condition|item) m2: y ~ condition + (1|subject) + (0 + condition|subject) + (1|item) + (0 + …

7 r  mixed-model  lme4-nlme  categorical-encoding  machine-learning  pandas  proportion  r  irt  distributions  conditional-probability  kernel-smoothing  r  data-visualization  r  mixed-model  sas  curve-fitting  matplotlib  data-visualization  python  matplotlib  regression  logistic  simulation  sas  jmp  logit  beta-regression  regression  maximum-likelihood  posterior 

Der folgende Code generiert einen Satz von Testdaten, die aus einer Reihe von "Signal" -Wahrscheinlichkeiten mit Binomialrauschen bestehen. Der Code verwendet dann 5000 Sätze von Zufallszahlen als "erklärende" Reihen und berechnet den logistischen Regressions-p-Wert für jede. Ich finde, dass die zufälligen Erklärungsreihen in 57% der Fälle bei 5% statistisch signifikant …

7 r  regression  logistic  p-value 

Ich leite die Wahrscheinlichkeit einer logistischen Regression ab. Ich habe zwei verschiedene Versionen gesehen: f(y|β)=∏i=1Nniyi!(ni−yi)!πyii(1−πi)ni−yi(1)(1)f(y|β)=∏i=1Nniyi!(ni−yi)!πiyi(1−πi)ni−yi\begin{equation} f(y|\beta)={\displaystyle \prod_{i=1}^{N} \frac{n_i} {y_i!(n_i-y_i)!}} \pi_{i}^{y_i}(1-\pi_i)^{n_i - y_i} \tag 1 \end{equation} Oder dieses L(β0,β1)=∏i=1Np(xi)yi(1−p(xi))1−yi(2)(2)L(β0,β1)=∏i=1Np(xi)yi(1−p(xi))1−yi\begin{equation} L(\beta_0,\beta_1)= \displaystyle \prod_{i=1}^{N}p(x_i)^{y_i}(1-p(x_i))^{1-y_i} \tag 2 \end{equation} Warum gibt es in Gleichung 1 ?niyi!(ni−yi)!niyi!(ni−yi)!\frac{n_i} {y_i!(n_i-y_i)!} Quellen: Erstens: https://czep.net/stat/mlelr.pdf (Seite 3, Äqu. 2) Zweitens: …

7 logistic  maximum-likelihood  likelihood 

Die bei der binären Klassifizierung verwendete logistische Regression verwendet die logistische Funktion als Modell für die zugrunde liegende Wahrscheinlichkeit der Ergebnisvariablen. Es hat einige nützliche und wesentliche Eigenschaften für die Anpassung eines solchen Modells. Zum Beispiel nimmt es monoton zu, es tendiert zu 1, wenn x gegen unendlich tendiert, es …

7 regression  logistic