Statistiken und Big Data logistic

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Gibt es eine Annahme zur logistischen Regression?

Gibt es eine Annahme über die Antwortvariable der logistischen Regression? Angenommen, wir haben Datenpunkte. Es scheint, dass die Antwort von einer Bernoulli-Distribution mit . Daher sollten wir Bernoulli-Verteilungen mit unterschiedlichen Parametern .Y i p i = logit100010001000YiYiY_i1000 ppi=logit(β0+β1xi)pi=logit(β0+β1xi)p_i=\text{logit}(\beta_0+\beta_1 x_i)100010001000ppp Sie sind also "unabhängig", aber nicht "identisch". Habe ich recht? PS. …

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Ordinale logistische Regression zeichnen und interpretieren

Ich habe eine ordinale abhängige Variable, Leichtigkeit, die von 1 (nicht leicht) bis 5 (sehr leicht) reicht. Erhöhungen der Werte der unabhängigen Faktoren sind mit einer erhöhten Leichtigkeitsbewertung verbunden. Zwei meiner unabhängigen Variablen ( condAund condB) sind kategorisch, jede mit 2 Ebenen, und 2 ( abilityA, abilityB) sind stetig. Ich …

18 r regression logistic interpretation ordered-logit

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Wie man die Standardfehler der Koeffizienten einer logistischen Regression berechnet

Ich benutze Pythons Scikit-Learn, um eine logistische Regression zu trainieren und zu testen. scikit-learn gibt die Regressionskoeffizienten der unabhängigen Variablen zurück, liefert jedoch nicht die Standardfehler der Koeffizienten. Ich benötige diese Standardfehler, um eine Wald-Statistik für jeden Koeffizienten zu berechnen und diese Koeffizienten miteinander zu vergleichen. Ich habe eine Beschreibung …

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Variable Wichtigkeit von GLMNET

Ich möchte das Lasso als Methode zur Auswahl von Merkmalen und zur Anpassung eines Vorhersagemodells an ein binäres Ziel verwenden. Im Folgenden ist ein Code aufgeführt, mit dem ich die Methode mit regulierter logistischer Regression ausprobiert habe. Meine Frage ist, dass ich eine Gruppe von "signifikanten" Variablen erhalte, aber bin …

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Logit mit ordinalen unabhängigen Variablen

Gibt es in einem Logit-Modell eine intelligentere Möglichkeit, den Effekt einer unabhängigen Ordnungszahl zu bestimmen, als Dummy-Variablen für jede Ebene zu verwenden?

18 logistic logit ordinal-data

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Wie vergleicht sich die Stärke einer logistischen Regression mit einem T-Test?

Entspricht die Potenz einer logistischen Regression und eines T-Tests? Wenn ja, sollten sie "Datendichte-Äquivalent" sein, womit ich meine, dass die gleiche Anzahl zugrunde liegender Beobachtungen bei einem festen Alpha von 0,05 die gleiche Leistung liefert. Betrachten Sie zwei Fälle: [Der parametrische t-Test]: 30 Ziehungen aus einer Binomialbeobachtung werden durchgeführt und …

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Warum wird Newtons Methode zur Optimierung der logistischen Regression als iterative, neu gewichtete Fehlerquadrate bezeichnet?

Warum wird Newtons Methode zur Optimierung der logistischen Regression als iterative, neu gewichtete Fehlerquadrate bezeichnet? Es scheint mir nicht klar zu sein, weil logistischer Verlust und Verlust der kleinsten Quadrate völlig verschiedene Dinge sind.

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Wie man eine ordinale kategoriale Variable als unabhängige Variable behandelt

Ich verwende ein Logit-Modell. Meine abhängige Variable ist binär. Ich habe jedoch eine unabhängige Variable , die kategorischen und enthält die Antworten: 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. Es ist also ordinal ("quantitativ kategorisch"). Ich bin mir nicht sicher, wie ich damit im Modell umgehen soll. Ich benutze …

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Berechnen Sie Koeffizienten in einer logistischen Regression mit R

Bei einer multiplen linearen Regression kann der Koeffizient mit der folgenden Formel ermittelt werden. b = ( X′X)- 1( X′) Yb=(X′X)-1(X′)Y.b = (X'X)^{-1}(X')Y beta = solve(t(X) %*% X) %*% (t(X) %*% Y) ; beta Zum Beispiel: > y <- c(9.3, 4.8, 8.9, 6.5, 4.2, 6.2, 7.4, 6, 7.6, 6.1) > …

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Wie interpretiere ich Koeffizienten aus einer logistischen Regression?

Ich habe folgende Wahrscheinlichkeitsfunktion: Prob = 11 + e- zProb=11+e-z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} wo z= B0+ B1X1+ ⋯ + BnXn.z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. Mein Modell sieht aus wie Pr ( Y= 1 ) = 11 + exp( - [ - 3,92 + 0,014 × …

18 probability logistic logit

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Durch das Kategorisieren einer Variablen wird sie von unbedeutend zu bedeutend

Ich habe eine numerische Variable, die in einem multivariaten logistischen Regressionsmodell nicht signifikant ist. Wenn ich es jedoch in Gruppen einteile, wird es plötzlich bedeutsam. Das ist für mich sehr kontraintuitiv: Wenn wir eine Variable kategorisieren, geben wir einige Informationen auf. Wie kann das sein?

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Warum sind die p-Werte in einem Cox-Proportional-Hazard-Modell häufig höher als in einer logistischen Regression?

Ich habe etwas über das Cox-Proportional-Hazard-Modell gelernt. Ich habe viel Erfahrung mit der Anpassung von logistischen Regressionsmodellen, und um die Intuition zu verbessern, habe ich Modelle, die mit coxphdem R "Survival" passen, glmmit logistischen Regressionsmodellen verglichen, die mit dem R "Survival" passen family="binomial". Wenn ich den Code ausführe: library(survival) s …

17 r logistic survival cox-model power

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Verstehen, welche Funktionen für die logistische Regression am wichtigsten waren

Ich habe einen logistischen Regressionsklassifikator erstellt, der für meine Daten sehr genau ist. Jetzt möchte ich besser verstehen, warum es so gut funktioniert. Im Einzelnen möchte ich klassifizieren, welche Features den größten Beitrag leisten (welche Features am wichtigsten sind) und im Idealfall quantifizieren, wie viel jedes Feature zur Genauigkeit des …

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Logistische Regression: So erhalten Sie ein gesättigtes Modell

Ich habe gerade über das Abweichungsmaß für die logistische Regression gelesen. Der Teil, der als gesättigtes Modell bezeichnet wird, ist mir jedoch nicht klar. Ich habe eine umfangreiche Google-Suche durchgeführt, aber keines der Ergebnisse hat meine Frage beantwortet. Bisher habe ich herausgefunden, dass ein gesättigtes Modell für jede Beobachtung einen …

17 logistic deviance

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Ausgelassener variabler Bias in der logistischen Regression vs. ausgelassener variabler Bias in der gewöhnlichen Regression der kleinsten Quadrate

Ich habe eine Frage zu ausgelassenen variablen Verzerrungen in der logistischen und linearen Regression. Angenommen, ich lasse einige Variablen aus einem linearen Regressionsmodell weg. Stellen Sie sich vor, dass diese ausgelassenen Variablen nicht mit den in meinem Modell enthaltenen Variablen korreliert sind. Diese ausgelassenen Variablen beeinflussen die Koeffizienten in meinem …

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Als «logistic» getaggte Fragen