Statistiques et Big Data logistic

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Calcul des intervalles de prédiction pour la régression logistique

J'aimerais comprendre comment générer des intervalles de prédiction pour les estimations de régression logistique. On m'a conseillé de suivre les procédures décrites dans Collett's Modeling Binary Data , 2nd Ed p.98-99. Après avoir implémenté cette procédure et l'avoir comparée aux R predict.glm, je pense en fait que ce livre montre …

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Quelle est la différence entre la régression binomiale et la régression logistique?

J'ai toujours pensé que la régression logistique était simplement un cas spécial de régression binomiale où la fonction de lien est la fonction logistique (au lieu, disons, d'une fonction probit). En lisant les réponses à une autre question que j'avais, cependant, il semble que je puisse être confus, et il …

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Comment mettre en place et estimer un modèle logit multinomial dans R?

J'ai exécuté un modèle logit multinomial dans JMP et obtenu des résultats qui comprenaient l'AIC ainsi que les valeurs de p chi carré pour chaque estimation de paramètre. Le modèle a un résultat catégorique et 7 variables explicatives catégoriques. J'ai ensuite adapté ce que je pensais construire le même modèle …

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Quelles sont les valeurs correctes pour la précision et le rappel dans les cas de bord?

La précision est définie comme: p = true positives / (true positives + false positives) Est - il exact que, true positiveset false positivesapproche 0, la précision approche 1? Même question pour rappel: r = true positives / (true positives + false negatives) J'implémente actuellement un test statistique où j'ai …

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Tracer des intervalles de confiance pour les probabilités prédites à partir d'une régression logistique

Ok, j'ai une régression logistique et j'ai utilisé la predict()fonction pour développer une courbe de probabilité basée sur mes estimations. ## LOGIT MODEL: library(car) mod1 = glm(factor(won) ~ as.numeric(bid), data=mydat, family=binomial(link="logit")) ## PROBABILITY CURVE: all.x <- expand.grid(won=unique(won), bid=unique(bid)) y.hat.new <- predict(mod1, newdata=all.x, type="response") plot(bid<-000:1000,predict(mod1,newdata=data.frame(bid<-c(000:1000)),type="response"), lwd=5, col="blue", type="l") C'est très bien, …

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Construire un modèle linéaire pour un rapport vs pourcentage?

Supposons que je veuille construire un modèle pour prédire une sorte de ratio ou de pourcentage. Par exemple, disons que je veux prédire le nombre de garçons par rapport aux filles qui assisteront à une fête, et les caractéristiques de la fête que je peux utiliser dans le modèle sont …

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Aidez-moi à comprendre le rapport de cotes ajusté dans la régression logistique

J'ai eu du mal à comprendre l'utilisation de la régression logistique dans un article. L'article disponible ici utilise la régression logistique pour prédire la probabilité de complications lors d'une chirurgie de la cataracte. Ce qui me déroute, c'est que le document présente un modèle qui attribue un rapport de cotes …

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Biais de régression logistique des événements rares: comment simuler les p sous-estimés avec un exemple minimal?

CrossValidated a plusieurs questions sur le moment et la manière d'appliquer la correction du biais des événements rares par King et Zeng (2001) . Je cherche quelque chose de différent: une démonstration minimale basée sur la simulation que le biais existe. En particulier, King et Zeng State "... dans les …

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Que signifie le nom de «régression logistique»?

Je vérifie une implémentation de la régression logistique à partir d' ici . Après avoir lu cet article, il semble que la partie importante soit de trouver les meilleurs coefficients pour déterminer la fonction sigmoïde. Je me demande donc pourquoi cette méthode est appelée "régression logistique". Est-ce lié à la …

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Importance du prédicteur catégorique dans la régression logistique

J'ai du mal à interpréter les valeurs z pour les variables catégorielles dans la régression logistique. Dans l'exemple ci-dessous, j'ai une variable catégorielle avec 3 classes et selon la valeur z, CLASS2 peut être pertinent tandis que les autres ne le sont pas. Mais qu'est-ce que cela signifie maintenant? Que …

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Pourquoi la régression logistique est-elle appelée algorithme d'apprentissage automatique?

Si j'ai bien compris, dans un algorithme d'apprentissage automatique, le modèle doit apprendre de son expérience, c'est-à-dire lorsque le modèle donne la mauvaise prédiction pour les nouveaux cas, il doit s'adapter aux nouvelles observations, et avec le temps, le modèle devient de mieux en mieux . Je ne vois pas …

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Tracer et interpréter la régression logistique ordinale

J'ai une variable dépendante ordinale, la facilité, qui varie de 1 (pas facile) à 5 (très facile). L'augmentation des valeurs des facteurs indépendants est associée à une cote de facilité accrue. Deux de mes variables indépendantes ( condAet condB) sont catégoriques, chacune avec 2 niveaux, et 2 ( abilityA, abilityB) …

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Mise à jour de la probabilité de classification dans la régression logistique dans le temps

Je construis un modèle prédictif qui prévoit la probabilité de réussite d'un étudiant à la fin d'un trimestre. Je m'intéresse particulièrement à savoir si l'étudiant réussit ou échoue, où le succès est généralement défini comme la réussite du cours et l'obtention de 70% ou plus de points sur le total …

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Pourquoi utiliser la méthode de Newton pour l'optimisation de la régression logistique est-elle appelée moindres carrés itératifs repondérés?

Pourquoi utiliser la méthode de Newton pour l'optimisation de la régression logistique est-elle appelée moindres carrés itératifs repondérés? Cela ne me semble pas clair, car la perte logistique et la perte des moindres carrés sont des choses complètement différentes.

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Comment la régression logistique utilise-t-elle la distribution binomiale?

J'essaie de comprendre comment la régression logistique utilise la distribution binomiale. Disons que j'étudie le succès des nids chez les oiseaux. La probabilité de réussite d'un nid est de 0,6. En utilisant la distribution binomiale, je peux calculer la probabilité de r succès pour n essais (nombre de nids étudiés). …

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