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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Utilisation d'un ensemble de régressions logistiques binaires avec variable de réponse catégorielle à choix multiple
J'ai des données d'enquête catégoriques sur les attitudes des gens envers un certain domaine politique de 13 pays. La variable de réponse est catégorique et comprend 4 réponses distinctes qui ne peuvent pas être ordonnées. Je voudrais construire un modèle multinomial d'interception aléatoire à plusieurs niveaux et de pente aléatoire. …
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Choisir entre les transformations de la régression logistique
En régression linéaire, les transformations des variables explicatives sont effectuées pour avoir une corrélation maximale avec la variable dépendante. Quelle est la meilleure mesure pour choisir entre plusieurs transformations dans la régression logistique, car la variable dépendante est binaire et non continue? L'objectif final est de maximiser la portance (puissance …
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Est-il techniquement «valide» d'adapter une régression logistique à une variable dépendante qui est une proportion?
Plusieurs articles ( ici et ici ) suggèrent que la régression bêta est plus appropriée lorsque la variable dépendante est naturellement limitée entre 0 et 1. Ma question est, en laissant de côté la pertinence, est-il techniquement incorrect d'adapter une régression logistique à une variable de réponse proportionnelle? R lancera …
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Régression de Cox à grande échelle avec R (Big Data)
J'essaie d'exécuter une régression de Cox sur un échantillon de données de 2 000 000 lignes comme suit en utilisant uniquement R. Il s'agit d'une traduction directe d'un PHREG dans SAS. L'échantillon est représentatif de la structure de l'ensemble de données d'origine. ## library(survival) ### Replace 100000 by 2,000,000 test …
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Application de la récence dans la régression logistique
Existe-t-il des concepts ou des théories statistiques sur la façon de mesurer efficacement la récence dans laquelle les événements récents ont plus de poids que les événements plus anciens. Je crée un modèle de régression logistique et je voudrais appliquer un ajustement à divers facteurs en fonction de la récence …
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Chaque modèle log-linéaire a-t-il une régression logistique parfaitement équivalente?
J'essaie d'adapter un modèle log-linéaire à un grand nombre de variables à partir de données d'enquête. Il y a certaines raisons pour lesquelles il pourrait être préférable d'adapter les régressions logistiques à ces données. Plusieurs autorités suggèrent que celles-ci sont équivalentes. Cependant, j'ai quelques raisons d'en douter. Les modèles log-linéaires …
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Test post-hoc après mesures répétées à 2 facteurs ANOVA dans R?
J'ai des problèmes à trouver une solution concernant la façon d'exécuter un test post-hoc (Tukey HSD) après une ANOVA à mesures répétées à 2 facteurs (tous deux intra-sujets) en R. Pour l'ANOVA, j'ai utilisé la fonction aov: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Après avoir lu les réponses …
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Test post hoc dans une conception mixte 2x3 ANOVA utilisant SPSS?
J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x time. Les deux timeet grouprésulté …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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Régression logistique multi-étiquettes
Existe-t-il un moyen d'utiliser la régression logistique pour classer les données multi-étiquetées? Par multi-étiqueté, je veux dire des données qui peuvent appartenir à plusieurs catégories simultanément. Je voudrais utiliser cette approche pour classer certaines données biologiques.
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Version flexible de la régression logistique
J'essaie d'adapter une régression logistique où il y a une énorme différence dans le nombre de points de données dans les deux groupes (70 Vs 10 000). Un de mes amis statisticien m'a dit que c'est un problème connu de régression logistique et que pour ces types de chiffres, il …
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Biais de régression Softmax et probabilités a priori pour des classes inégales
J'utilise la régression Softmax pour un problème de classification multi-classes. Je n'ai pas de probabilités antérieures égales pour chacune des classes. Je sais par régression logistique (régression softmax avec 2 classes) que les probabilités antérieures des classes sont implicitement ajoutées au biais ( ).log(p0/p1)log⁡(p0/p1)\log(p_0/p_1) Habituellement, ce que je fais est …
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