Als «ordered-logit» getaggte Fragen

Das geordnete Logit-Modell (auch als geordnete / ordinale logistische Regression bezeichnet) ist eine Erweiterung der logistischen Regression von einer binär abhängigen Variablen zu einer ordinal abhängigen Variablen. Ein weit verbreiteter Sonderfall ist das Proportional-Odds-Modell.

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Lineare Regression oder ordinale logistische Regression zur Vorhersage der Weinbewertung (von 0 bis 10)
Ich habe die Weindaten von hier, die aus 11 numerisch unabhängigen Variablen mit einer abhängigen Bewertung bestehen, die jedem Eintrag mit Werten zwischen 0 und 10 zugeordnet sind. Dies macht es zu einem großartigen Datensatz, ein Regressionsmodell zu verwenden, um die Beziehung zwischen den Variablen und den zugeordneten zu untersuchen …
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Interpretation der ordinalen logistischen Regression
Ich habe diese ordinale logistische Regression in R ausgeführt: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) Ich habe diese Zusammenfassung des Modells erhalten: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg -0.2335 0.06855 -3.406 Intercepts: Value Std. Error …
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Wie führe ich eine ordinale logistische Regressionsanalyse in R mit beiden numerischen / kategorialen Werten durch?
Basisdaten : Ich habe ~ 1.000 Personen, die mit Bewertungen gekennzeichnet sind: "1", "[gut]" 2 "," [mittel] oder "3" [schlecht] - dies sind die Werte, die ich für die Zukunft der Menschen vorhersagen möchte . Zusätzlich habe ich einige demografische Informationen: Geschlecht (kategorial: M / W), Alter (numerisch: 17-80) und …
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Wie verwende ich die ordinale logistische Regression mit zufälligen Effekten?
In meiner Studie werde ich die Arbeitsbelastung mit verschiedenen Metriken messen. Mit Herzfrequenzvariabilität (HRV), elektrodermaler Aktivität (EDA) und subjektiver Skala (IWS). Nach der Normalisierung hat das IWS drei Werte: Arbeitsbelastung niedriger als normal Arbeitsbelastung ist durchschnittlich Die Arbeitsbelastung ist höher als normal. Ich möchte sehen, wie gut die physiologischen Maßnahmen …
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Was ist die Intuition hinter austauschbaren Proben unter der Nullhypothese?
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein nicht parametrischer Test Mann-Whitney-U-testwürde dazu führen, dass mehr Informationen verloren gehen. Eine einzige Annahme, …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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Brant Test in R [geschlossen]
Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 5 Monaten . Beim Testen der Annahme der parallelen Regression in der ordinalen logistischen Regression gibt es verschiedene …
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Wie prognostizieren Sie eine Antwortkategorie anhand eines ordinalen logistischen Regressionsmodells?
Ich möchte ein Gesundheitsproblem vorhersagen. Ich habe 3 Ergebniskategorien, die sortiert sind: "normal", "mild" und "schwer". Ich möchte dies aus zwei Prädiktorvariablen vorhersagen, einem Testergebnis (eine kontinuierliche Intervall-Kovariate) und einer Familiengeschichte mit diesem Problem (ja oder nein). In meiner Stichprobe liegen die Wahrscheinlichkeiten bei 55% (normal), 35% (mild) und 10% …
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GBM-Paket vs. Caret mit GBM
Ich habe das Modell mit optimiert caret, aber dann das Modell mit dem gbmPaket erneut ausgeführt. Nach meinem Verständnis sollten das verwendete caretPaket gbmund die Ausgabe identisch sein. Nur ein kurzer Testlauf mit data(iris)zeigt jedoch eine Diskrepanz im Modell von etwa 5% unter Verwendung von RMSE und R ^ 2 …
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Ordinale logistische Regression in Python
Ich möchte eine ordinale logistische Regression in Python ausführen - für eine Antwortvariable mit drei Ebenen und einigen erklärenden Faktoren. Das statsmodelsPaket unterstützt Modelle mit binärer und multinomialer Protokollierung (MNLogit), jedoch keine geordnete Protokollierung. Da die zugrunde liegende Mathematik nicht so unterschiedlich ist, frage ich mich, ob sie mit diesen …
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Vorhersage des geordneten Logits in R.
Ich versuche eine geordnete Logit-Regression durchzuführen. Ich führe das Modell so aus (nur ein dummes kleines Modell, das die Anzahl der Unternehmen auf einem Markt anhand von Einkommens- und Bevölkerungsmaßen schätzt). Meine Frage betrifft Vorhersagen. nfirm.opr<-polr(y~pop0+inc0, Hess = TRUE) pr_out<-predict(nfirm.opr) Wenn ich "Vorhersagen" ausführe (mit denen ich versuche, das vorhergesagte …
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