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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Simulation logistischer Regressionskraftanalysen - entworfene Experimente
Diese Frage beantwortet @Greg Snow in Bezug auf eine Frage, die ich bezüglich der Leistungsanalyse mit logistischer Regression und SAS gestellt habe Proc GLMPOWER. Wenn ich ein Experiment entwerfe und die Ergebnisse in einer faktoriellen logistischen Regression auswerten möchte, wie kann ich mithilfe der Simulation (und hier ) eine Leistungsanalyse …
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Das logistische Regressionsmodell konvergiert nicht
Ich habe einige Daten zu Fluglinienflügen (in einem Datenrahmen mit dem Namen flights) und möchte prüfen, ob die Flugzeit einen Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit einer erheblich verspäteten Ankunft hat (dh 10 oder mehr Minuten). Ich nahm an, dass ich logistische Regression verwenden würde, mit der Flugzeit als Prädiktor und ob …
39 r  logistic  separation 
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Ist eine Standardisierung erforderlich, bevor die logistische Regression angepasst wird?
Meine Frage ist, ob wir den Datensatz standardisieren müssen, um sicherzustellen, dass alle Variablen den gleichen Maßstab zwischen [0,1] haben, bevor die logistische Regression angepasst wird. Die Formel lautet: xi−min(xi)max(xi)−min(xi)xi−min(xi)max(xi)−min(xi)\frac{x_i-\min(x_i)}{\max(x_i)-\min(x_i)} Mein Datensatz enthält 2 Variablen, sie beschreiben dasselbe für zwei Kanäle, aber die Lautstärke ist unterschiedlich. Angenommen, es ist die …
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Vergleich von SVM und logistischer Regression
Kann mir bitte jemand eine Vorstellung davon geben, wann ich mich für SVM oder LR entscheiden soll? Ich möchte die Intuition hinter dem Unterschied zwischen den Optimierungskriterien für das Erlernen der Hyperebene der beiden verstehen, wobei die jeweiligen Ziele wie folgt lauten: SVM: Versuchen Sie, den Abstand zwischen den nächstgelegenen …
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Warum unterscheiden sich meine p-Werte zwischen der logistischen Regressionsausgabe, dem Chi-Quadrat-Test und dem Konfidenzintervall für den OP?
Ich habe eine logistische Regression aufgebaut, bei der die Ergebnisvariable nach der Behandlung geheilt wird ( Curevs. No Cure). Alle Patienten in dieser Studie erhielten eine Behandlung. Ich bin daran interessiert zu sehen, ob Diabetes mit diesem Ergebnis zusammenhängt. In R sieht meine logistische Regressionsausgabe folgendermaßen aus: Call: glm(formula = …
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Logistische Regression vs. LDA als Zwei-Klassen-Klassifizierer
Ich versuche, mich mit dem statistischen Unterschied zwischen linearer Diskriminanzanalyse und logistischer Regression auseinanderzusetzen . Wenn ich richtig verstehe , sagt LDA für ein Zweiklassen- Klassifizierungsproblem zwei Normaldichtefunktionen (eine für jede Klasse) voraus, die eine lineare Grenze dort bilden, wo sie sich schneiden, während die logistische Regression nur die ungerade …
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Multinomiale logistische Regression vs. binäre logistische 1-gegen-Rest-Regression
Nehmen wir an, wir haben eine abhängige Variable mit wenigen Kategorien und einer Menge unabhängiger Variablen. YYY Was sind die Vorteile einer multinomialen logistischen Regression gegenüber einer Reihe von binären logistischen Regressionen (dh einem Ein-gegen-Rest-Schema )? Mit binärer logistischer Regression meine ich, dass wir für jede Kategorie ein separates binäres …
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Logistische Regression: Anova-Chi-Quadrat-Test vs. Signifikanz der Koeffizienten (anova () vs. summary () in R)
Ich habe ein logistisches GLM-Modell mit 8 Variablen. Ich habe einen Chi-Quadrat-Test in R durchgeführt, anova(glm.model,test='Chisq')und 2 der Variablen haben sich als vorhersagend erwiesen, wenn sie oben im Test bestellt wurden, und nicht so sehr, wenn sie unten bestellt wurden. Das summary(glm.model)deutet darauf hin, dass ihre Koeffizienten unbedeutend sind (hoher …
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Verändert das Downsampling die logistischen Regressionskoeffizienten?
Wenn ich über einen Datensatz mit einer sehr seltenen positiven Klasse verfüge und die negative Klasse heruntersuche, muss ich dann eine logistische Regression durchführen, um die Regressionskoeffizienten anzupassen, um die Tatsache widerzuspiegeln, dass ich die Prävalenz der positiven Klasse geändert habe? Angenommen, ich habe einen Datensatz mit 4 Variablen: Y, …
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Warum gibt es einen Unterschied zwischen der manuellen Berechnung eines Konfidenzintervalls für eine logistische Regression von 95% und der Verwendung der Funktion confint () in R?
Sehr geehrte Damen und Herren, mir ist etwas Merkwürdiges aufgefallen, das ich Ihnen nicht erklären kann. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der manuelle Ansatz zur Berechnung eines Konfidenzintervalls in einem logistischen Regressionsmodell und die R-Funktion confint()unterschiedliche Ergebnisse liefern. Ich habe die angewandte logistische Regression von Hosmer & Lemeshow (2. Auflage) …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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Freiheitsgrade von
Die Teststatistik für den Hosmer-Lemeshow- Test (HLT) für die Anpassungsgüte (GOF) eines logistischen Regressionsmodells ist wie folgt definiert: Die Stichprobe wird dann in Dezile, , aufgeteilt. Pro Dezil werden die folgenden Größen berechnet:d=10d=10d=10D1,D2,…,DdD1,D2,…,DdD_1, D_2, \dots , D_{d} D dO1d=∑i∈DdyiO1d=∑i∈DdyichO_{1d}=\displaystyle \sum_{i \in D_d} y_i , dh die beobachtete Anzahl positiver Fälle …
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Logistische Regression: Bernoulli vs. Binomial Response Variables
Ich möchte eine logistische Regression mit der folgenden Binomialantwort und mit und als meinen Prädiktoren durchführen. X1X1X_1X2X2X_2 Ich kann die gleichen Daten wie Bernoulli-Antworten im folgenden Format präsentieren. Die logistischen Regressionsausgaben für diese beiden Datensätze sind größtenteils gleich. Die Abweichungsreste und der AIC sind unterschiedlich. (Der Unterschied zwischen der Nullabweichung …
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