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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Pourquoi Anova () et drop1 () ont-ils fourni des réponses différentes pour les GLMM?
J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou summary(model). Ces deux derniers donnent les mêmes réponses. En utilisant un …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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Régression logistique pour multiclasse
J'ai obtenu le modèle de régression logistique pour multiclasses qui est donné par P( Y= j | X( i )) = exp( θTjX( i ))1 + ∑km= 1exp(θTmX( je))P(Y=j|X(i))=exp⁡(θjTX(i))1+∑m=1kexp⁡(θmTX(i)) P(Y=j|X^{(i)}) = \frac{\exp(\theta_j^TX^{(i)})}{1+ \sum_{m=1}^{k}\exp(\theta_m^T X^{(i)})} où k est le nombre de classes thêta est le paramètre à estimer j est la …
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Comment évaluer le pouvoir prédictif d'un ensemble de prédicteurs catégoriels d'un résultat binaire? Calculer les probabilités ou la régression logistique?
J'essaie de déterminer si de simples probabilités fonctionneront pour mon problème ou s'il vaudra mieux utiliser (et en savoir plus) des méthodes plus sophistiquées comme la régression logistique. La variable de réponse dans ce problème est une réponse binaire (0, 1). J'ai un certain nombre de variables prédictives qui sont …
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Quelle méthode du noyau donne les meilleures sorties de probabilité?
Récemment, j'ai utilisé la mise à l'échelle de Platt des sorties SVM pour estimer les probabilités d'événements par défaut. Des alternatives plus directes semblent être la «régression logistique du noyau» (KLR) et la «machine d'importation de vecteurs» associée. Quelqu'un peut-il dire quelle méthode du noyau donnant des sorties de probabilité …
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Comment gérer les variables catégorielles non binaires dans la régression logistique (SPSS)
Je dois faire une régression logistique binaire avec beaucoup de variables indépendantes. La plupart d'entre elles sont binaires, mais quelques-unes des variables catégorielles ont plus de deux niveaux. Quelle est la meilleure façon de gérer ces variables? Par exemple, pour une variable avec trois valeurs possibles, je suppose que deux …
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Interprétation des effets fixes à partir de la régression logistique à effets mixtes
Je suis confus par les déclarations sur une page Web de l'UCLA sur la régression logistique à effets mixtes. Ils montrent un tableau des coefficients d'effets fixes de l'ajustement d'un tel modèle et le premier paragraphe ci-dessous semble interpréter les coefficients exactement comme une régression logistique normale. Mais quand ils …
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Quelle est la différence entre fonction_décision, fonction_prédire et fonction de prédiction pour un problème de régression logistique?
J'ai parcouru la documentation sklearn mais je ne suis pas en mesure de comprendre le but de ces fonctions dans le contexte de la régression logistique. Car decision_functionil dit que c'est la distance entre l'hyperplan et l'instance de test. comment cette information particulière est-elle utile? et comment cela ne se …
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