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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Gibt es Algorithmen zur Berechnung laufender linearer oder logistischer Regressionsparameter?
In einem Artikel "Genaue Berechnung der Laufabweichung" unter http://www.johndcook.com/standard_deviation.html wird gezeigt, wie der Laufmittelwert, die Laufabweichung und die Standardabweichungen berechnet werden. Gibt es Algorithmen, bei denen die Parameter eines linearen oder logistischen Regressionsmodells ähnlich "dynamisch" aktualisiert werden können, wenn neue Trainingsaufzeichnungen bereitgestellt werden?
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ANOVA für Binomialdaten
Ich analysiere einen experimentellen Datensatz. Die Daten bestehen aus einem gepaarten Vektor des Behandlungstyps und einem binomischen Ergebnis: Treatment Outcome A 1 B 0 C 0 D 1 A 0 ... In der Ergebnisspalte bedeutet 1 Erfolg und 0 Misserfolg. Ich möchte herausfinden, ob die Behandlung das Ergebnis erheblich variiert. …
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Wann wird die logistische Regression in geschlossener Form gelöst?
Nehmen wir x∈{0,1}dx∈{0,1}dx \in \{0,1\}^d und y∈{0,1}y∈{0,1}y \in \{0,1\} und nehmen wir an, wir modellieren die Aufgabe der Vorhersage von y mit gegebenem x unter Verwendung der logistischen Regression. Wann können logistische Regressionskoeffizienten in geschlossener Form geschrieben werden? Ein Beispiel ist, wenn wir ein gesättigtes Modell verwenden. Das heißt, definiert …
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Logistische Regression - Fehlerbedingung und deren Verteilung
Zu der Frage, ob in der logistischen Regression (und ihrer angenommenen Verteilung) ein Fehlerbegriff vorhanden ist, habe ich an verschiedenen Stellen gelesen, dass: Es existiert kein Fehlerbegriff der Fehlerterm hat eine Binomialverteilung (entsprechend der Verteilung der Antwortvariablen) Der Fehlerbegriff hat eine logistische Verteilung Kann das bitte jemand klären?
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Welche Verlustfunktion ist für die logistische Regression richtig?
Ich habe zwei Versionen der Verlustfunktion für die logistische Regression gelesen. Welche davon ist richtig und warum? Aus dem maschinellen Lernen , Zhou ZH (auf Chinesisch), mit β=(w,b) and βTx=wTx+bβ=(w,b) and βTx=wTx+b\beta = (w, b)\text{ and }\beta^Tx=w^Tx +b : l(β)=∑i=1m(−yiβTxi+ln(1+eβTxi))(1)(1)l(β)=∑i=1m(−yiβTxi+ln⁡(1+eβTxi))l(\beta) = \sum\limits_{i=1}^{m}\Big(-y_i\beta^Tx_i+\ln(1+e^{\beta^Tx_i})\Big) \tag 1 Aus meinem College-Kurs mit zi=yif(xi)=yi(wTxi+b)zi=yif(xi)=yi(wTxi+b)z_i = …
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Wie werden die Standardfehler für die angepassten Werte aus einer logistischen Regression berechnet?
Wie werden Standardfehler berechnet, wenn Sie einen angepassten Wert aus einem logistischen Regressionsmodell vorhersagen? Ich meine für die angepassten Werte , nicht für die Koeffizienten (die Fishers Informationsmatrix beinhaltet). Ich habe nur herausgefunden, wie ich die Zahlen erhalten kann R(z. B. hier in r-help oder hier in Stack Overflow), aber …
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Was ist der Unterschied zwischen dem AIC und der C-Statistik (AUC) für die Modellanpassung?
Akaike Information Criterion (AIC) und die c-Statistik (Fläche unter der ROC-Kurve) sind zwei Messgrößen für die logistische Regression. Es fällt mir schwer zu erklären, was passiert, wenn die Ergebnisse der beiden Maßnahmen nicht konsistent sind. Ich denke, sie messen etwas unterschiedliche Aspekte der Modellanpassung, aber was sind diese spezifischen Aspekte? …
29 logistic  roc  aic  auc 
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Interpretation einfacher Vorhersagen zu Odds Ratios in der logistischen Regression
Ich bin etwas neu in der Verwendung der logistischen Regression und ein bisschen verwirrt von einer Diskrepanz zwischen meinen Interpretationen der folgenden Werte, die ich für gleich gehalten hätte: potenzierte Beta-Werte vorhergesagte Wahrscheinlichkeit des Ergebnisses anhand von Beta-Werten. Hier ist eine vereinfachte Version des von mir verwendeten Modells, bei dem …
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McFaddens Pseudo-R2-Interpretation
Ich habe ein binäres logistisches Regressionsmodell mit einem McFadden-Pseudo-R-Quadrat von 0,192 mit einer abhängigen Variablen namens Zahlung (1 = Zahlung und 0 = keine Zahlung). Wie ist die Interpretation dieses Pseudo-R-Quadrats? Handelt es sich um einen relativen Vergleich für verschachtelte Modelle (z. B. hat ein 6-Variablen-Modell ein McFadden-Pseudo-R-Quadrat von 0,192, …
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Können Freiheitsgrade eine nicht ganzzahlige Zahl sein?
Wenn ich GAM verwende, erhalte ich einen DF-Rest von (letzte Zeile im Code). Was bedeutet das? Über das GAM-Beispiel hinausgehend: Kann die Anzahl der Freiheitsgrade im Allgemeinen eine nicht ganzzahlige Zahl sein?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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