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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Existe-t-il des algorithmes permettant de calculer les paramètres de régression linéaire ou logistique «en cours d'exécution»?
Un article intitulé «Calcul précis de la variance courante», disponible à l' adresse http://www.johndcook.com/standard_deviation.html, montre comment calculer la moyenne courante, la variance et les écarts types. Existe-t-il des algorithmes dans lesquels les paramètres d'un modèle de régression linéaire ou logistique peuvent être mis à jour de manière "dynamique" de manière …
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ANOVA sur des données binomiales
J'analyse un ensemble de données expérimentales. Les données consistent en un vecteur apparié du type de traitement et un résultat binomial: Treatment Outcome A 1 B 0 C 0 D 1 A 0 ... Dans la colonne des résultats, 1 indique un succès et 0, un échec. Je voudrais savoir …
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Quelle fonction de perte est correcte pour la régression logistique?
J'ai lu deux versions de la fonction de perte pour la régression logistique, laquelle est correcte et pourquoi? De Machine Learning , Zhou ZH (en chinois), avec :β=(w,b) and βTx=wTx+bβ=(w,b) and βTx=wTx+b\beta = (w, b)\text{ and }\beta^Tx=w^Tx +b l(β)=∑i=1m(−yiβTxi+ln(1+eβTxi))(1)(1)l(β)=∑i=1m(−yiβTxi+ln⁡(1+eβTxi))l(\beta) = \sum\limits_{i=1}^{m}\Big(-y_i\beta^Tx_i+\ln(1+e^{\beta^Tx_i})\Big) \tag 1 De mon cours collégial, avec :zi=yif(xi)=yi(wTxi+b)zi=yif(xi)=yi(wTxi+b)z_i = …
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Comment les erreurs types sont-elles calculées pour les valeurs ajustées à partir d'une régression logistique?
Lorsque vous prédisez une valeur ajustée à partir d'un modèle de régression logistique, comment les erreurs standard sont-elles calculées? Je veux dire pour les valeurs ajustées , pas pour les coefficients (ce qui implique la matrice d'information des pêcheurs). J'ai seulement découvert comment obtenir les chiffres avec R(par exemple, ici …
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Interprétation des prédictions simples aux rapports de cotes dans la régression logistique
Je suis un peu nouveau dans l'utilisation de la régression logistique et un peu confus par une divergence entre mes interprétations des valeurs suivantes qui, selon moi, serait la même: valeurs bêta exponentiées probabilité prédite du résultat en utilisant des valeurs bêta. Voici une version simplifiée du modèle que j'utilise, …
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Interprétation du pseudo-R2 de McFadden
J'ai un modèle de régression logistique binaire avec un pseudo-R de McFadden de 0,192 avec une variable dépendante appelée paiement (1 = paiement et 0 = pas de paiement). Quelle est l'interprétation de ce pseudo R au carré? S'agit-il d'une comparaison relative pour les modèles imbriqués (par exemple, un modèle …
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Les degrés de liberté peuvent-ils être un nombre non entier?
Lorsque j'utilise GAM, cela me donne un DF résiduel de (dernière ligne du code). Qu'est-ce que ça veut dire? Au-delà de l'exemple GAM, en général, le nombre de degrés de liberté peut-il être un nombre non entier?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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