Statistiques et Big Data logistic

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Interprétation des prédicteurs transformés par log dans la régression logistique

L'un des prédicteurs de mon modèle logistique a été la transformation logarithmique. Comment interprétez-vous le coefficient estimé du prédicteur transformé en logarithme et comment calculez-vous l'impact de ce prédicteur sur le rapport de cotes?

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Calcul des intervalles de confiance pour une régression logistique

J'utilise une régression logistique binomiale pour identifier si l'exposition à has_xou has_yaffecte la probabilité qu'un utilisateur clique sur quelque chose. Mon modèle est le suivant: fit = glm(formula = has_clicked ~ has_x + has_y, data=df, family = binomial()) Voici la sortie de mon modèle: Call: glm(formula = has_clicked ~ has_x …

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La régression logistique glmnet peut-elle gérer directement les variables factorielles (catégorielles) sans avoir besoin de variables fictives? [fermé]

Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 3 ans . Je construis une régression logistique en R en utilisant la méthode …

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Peut-on utiliser une variable indépendante catégorielle dans une analyse discriminante?

Dans l'analyse discriminante, la variable dépendante est catégorielle, mais puis-je utiliser une variable catégorielle (par exemple, le statut résidentiel: rural, urbain) avec une autre variable continue comme variable indépendante dans l'analyse discriminante linéaire?

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De exp (coefficients) à Odds Ratio et leur interprétation en régression logistique avec facteurs

J'ai effectué une régression linéaire de l'acceptation à l'université par rapport aux scores SAT et à l'origine familiale / ethnique. Les données sont fictives. Il s'agit d'un suivi d'une question précédente, déjà répondu. La question se concentre sur la collecte et l'interprétation des rapports de cotes lorsque l'on laisse les …

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Les coefficients de régression logistique ont-ils un sens?

J'ai un problème de classification binaire à partir de plusieurs fonctionnalités. Les coefficients d'une régression logistique (régularisée) ont-ils une signification interprétable? Je pensais qu'ils pourraient indiquer la taille de l'influence, étant donné que les caractéristiques sont préalablement normalisées. Cependant, dans mon problème, les coefficients semblent dépendre sensiblement des caractéristiques que …

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Relation entre le test de McNemar et la régression logistique conditionnelle

Je m'intéresse à la modélisation des données de réponse binaire dans les observations appariées. Nous visons à faire l'inférence sur l'efficacité d'une intervention pré-post dans un groupe, en ajustant potentiellement pour plusieurs covariables et en déterminant s'il y a modification de l'effet par un groupe qui a reçu une formation …

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Puis-je utiliser des algorithmes glm pour effectuer une régression logistique multinomiale?

J'utilise spotfire (S ++) pour l'analyse statistique dans mon projet et je dois exécuter une régression logistique multinomiale pour un grand ensemble de données. Je sais que le meilleur algorithme aurait été mlogit, mais malheureusement ce n'est pas disponible en s ++. Cependant, j'ai la possibilité d'utiliser l'algorithme glm pour …

14 generalized-linear-model logistic

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Question sur la régression logistique

Je veux exécuter une régression logistique binaire pour modéliser la présence ou l'absence de conflit (variable dépendante) à partir d'un ensemble de variables indépendantes sur une période de 10 ans (1997-2006), chaque année ayant 107 observations. Mes indépendants sont: dégradation des terres (catégorielle pour 2 types de dégradation); augmentation de …

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Régression logistique avec variables binaires dépendantes et indépendantes

Est-il approprié de faire une régression logistique où les variables dépendantes et indépendantes sont binaires? par exemple, la variable dépendante est 0 et 1 et les prédicteurs sont des variables codées par contraste -1 et 1?

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Comparer les coefficients logistiques sur des modèles avec différentes variables dépendantes?

Il s'agit d'une question complémentaire à celle que j'ai posée il y a quelques jours . Je pense que cela met une perspective différente sur la question, j'ai donc énuméré une nouvelle question. La question est: puis-je comparer l'ampleur des coefficients entre les modèles avec différentes variables dépendantes? Par exemple, …

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Régression saine par étapes?

Supposons que je veuille construire un classificateur binaire. J'ai plusieurs milliers de fonctionnalités et seulement quelques dizaines d'échantillons. De la connaissance du domaine, j'ai une bonne raison de croire que l'étiquette de classe peut être prédite avec précision en utilisant seulement quelques fonctionnalités, mais je ne sais pas lesquelles . …

14 regression logistic multiple-comparisons stepwise-regression

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Package R pour la régression logistique à effet fixe

Je cherche un Rpackage pour estimer les coefficients des modèles logit à effet fixe individuel (interception individuelle) à l'aide de l'estimateur de Chamberlain de 1980. Il est souvent connu sous le nom d'estimateur logit à effet fixe de Chamberlain. C'est un estimateur classique lorsqu'il s'agit de données de panel de …

14 r logistic panel-data clogit

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La différence entre avec ou sans modèle d'interception dans la régression logistique

J'aime comprendre la différence entre avec ou sans modèle d'interception dans la régression logistique Y a-t-il une différence entre eux, sauf qu'avec l'interception, les coefficients considèrent le log (odds ratio) par rapport au groupe de référence et sans l'interception, ils considèrent le log (odds)? d'après ce que j'ai vu, les …

14 regression logistic interpretation model intercept

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Sortie de prédiction de régression logistique

J'ai créé une régression logistique en utilisant le code suivant: full.model.f = lm(Ft_45 ~ ., LOG_D) base.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg) step(base.model.f, scope=list(upper=full.model.f, lower=~1), direction="forward", trace=FALSE) J'ai ensuite utilisé la sortie pour créer un modèle final: final.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg + IP_util_E2_m02_flg + AE_NumVisit1_flg + OP_NumVisit1_m01_flg + IP_TotLoS_m02 + …

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