Questions marquées «logistic»

Désigne généralement les procédures statistiques qui utilisent la fonction logistique, le plus souvent diverses formes de régression logistique

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Comment interpréter une courbe ROC?
J'ai appliqué une régression logistique à mes données sur SAS et voici la courbe ROC et le tableau de classification. Je suis à l'aise avec les chiffres du tableau de classification, mais je ne sais pas exactement ce que la courbe roc et la zone en dessous montrent. Toute explication …
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Terme d'interception dans la régression logistique
Supposons que nous ayons le modèle de régression logistique suivant: logit(p)=β0+β1x1+β2x2logit(p)=β0+β1x1+β2x2\text{logit}(p) = \beta_0+\beta_{1}x_{1} + \beta_{2}x_{2} Est les chances de l'événement lorsque et ? En d'autres termes, c'est la cote de l'événement lorsque et sont aux niveaux les plus bas (même si ce n'est pas 0)? Par exemple, si et ne …
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Surdispersion dans la régression logistique
J'essaie de comprendre le concept de surdispersion dans la régression logistique. J'ai lu que la surdispersion se produit lorsque la variance observée d'une variable de réponse est supérieure à celle attendue de la distribution binomiale. Mais si une variable binomiale ne peut avoir que deux valeurs (1/0), comment peut-elle avoir …
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Une régression logistique maximisant la vraisemblance maximise-t-elle aussi nécessairement l'ASC par rapport aux modèles linéaires?
Étant donné un ensemble de données avec des résultats binaires y∈{0,1}ny∈{0,1}ny\in\{0,1\}^n et une matrice prédictive X∈Rn×pX∈Rn×pX\in\mathbb{R}^{n\times p} , le modèle de régression logistique standard estime les coefficients βMLEβMLE\beta_{MLE} qui maximisent la vraisemblance binomiale. Lorsque XXX est de rang complet βMLEβMLE\beta_{MLE} est unique; lorsque la séparation parfaite n'est pas présente, elle …
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Question philosophique sur la régression logistique: pourquoi la valeur seuil optimale n'est-elle pas formée?
Habituellement, dans la régression logistique, nous ajustons un modèle et obtenons des prédictions sur l'ensemble d'entraînement. Nous validons ensuite ces prévisions d'entraînement (quelque chose comme ici ) et décidons de la valeur seuil optimale en fonction de quelque chose comme la courbe ROC. Pourquoi ne pas intégrer la validation croisée …
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Quelle est la différence entre la régression logistique et la régression à réponse fractionnée?
Pour autant que je sache, la différence entre le modèle logistique et le modèle de réponse fractionnaire (frm) est que la variable dépendante (Y) dans laquelle frm est [0,1], mais la logistique est {0, 1}. De plus, frm utilise l'estimateur de quasi-vraisemblance pour déterminer ses paramètres. Normalement, nous pouvons utiliser …
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Évaluation d'un modèle de régression logistique
J'ai travaillé sur un modèle logistique et j'ai des difficultés à évaluer les résultats. Mon modèle est un logit binomial. Mes variables explicatives sont: une variable catégorielle à 15 niveaux, une variable dichotomique et 2 variables continues. Mon N est grand> 8000. J'essaie de modéliser la décision des entreprises d'investir. …
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poisson vs régression logistique
J'ai une cohorte de patients dont la durée de suivi est différente. Jusqu'à présent, je fais abstraction de l'aspect du temps et j'ai juste besoin de modéliser un résultat binaire-maladie / pas de maladie. Je fais habituellement une régression logistique dans ces études, mais un autre collègue m'a demandé si …
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Utilisation de la méthode des moments généralisés (GMM) pour calculer le paramètre de régression logistique
Je veux calculer les coefficients d'une régression très similaire à la régression logistique (en fait, régression logistique avec un autre coefficient: quandApourrait être donné). J'ai pensé à utiliser GMM pour calculer les coefficients, mais je ne sais pas quelles sont les conditions de moment que je devrais utiliser.A1+e−(b0+b1x1+b2x2+…),A1+e−(b0+b1x1+b2x2+…), \frac{A}{1 + …
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