Questions marquées «logit»

Fait généralement référence aux procédures statistiques qui utilisent la fonction logistique, le plus souvent diverses formes de régression logistique

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Comment gérer les données hiérarchiques / imbriquées dans l'apprentissage automatique
Je vais expliquer mon problème avec un exemple. Supposons que vous souhaitiez prédire le revenu d'un individu en fonction de certains attributs: {âge, sexe, pays, région, ville}. Vous avez un ensemble de données de formation comme ça train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
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Que signifie réellement la valeur logit?
J'ai un modèle logit qui propose un nombre compris entre 0 et 1 pour de nombreux cas, mais comment pouvons-nous interpréter cela? Prenons un cas avec un logit de 0,20 Pouvons-nous affirmer qu'il existe une probabilité de 20% qu'un cas appartient au groupe B par rapport au groupe A? est-ce …
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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 …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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Comment interpréter les coefficients d'une régression logistique?
J'ai la fonction de probabilité suivante: Prob=11+e−zProb=11+e−z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} où z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. Mon modèle ressemble Pr(Y=1)=11+exp(−[−3.92+0.014×(gender)])Pr(Y=1)=11+exp⁡(−[−3.92+0.014×(gender)])\Pr(Y=1) = \frac{1}{1 + \exp\left(-[-3.92 + 0.014\times(\text{gender})]\right)} Je comprends ce que signifie l'ordonnée à l'origine (3,92), mais je sais maintenant comment interpréter 0,014. S'agit-il toujours de …
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Quel algorithme d'optimisation est utilisé dans la fonction glm dans R?
On peut effectuer une régression logit dans R en utilisant un tel code: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 Il semble que l'algorithme d'optimisation ait convergé - il existe des informations sur le nombre d'étapes de …
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Coefficient négatif dans la régression logistique ordonnée
Supposons que nous ayons la réponse ordinale et un ensemble de variables que nous pensons vous expliquera . Nous faisons ensuite une régression logistique ordonnée de (matrice de conception) sur (réponse).y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:\{\text{Bad, Neutral, Good}\} \rightarrow \{1,2,3\}X:=[x1,x2,x3]X:=[x1,x2,x3]X:=[x_1,x_2,x_3]yyyXXXyyy Supposons que le coefficient estimé de , appelez-le , dans la …
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Pourquoi utiliser le lien logit en régression bêta?
Récemment, je me suis intéressé à l'implémentation d'un modèle de régression bêta, pour un résultat proportionnel. Notez que ce résultat ne rentrerait pas dans un contexte binomial, car il n'y a pas de concept significatif de «succès» discret dans ce contexte. En fait, le résultat est en fait une proportion …
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Package GBM vs Caret utilisant GBM
J'ai ajusté le modèle à l'aide caret, mais j'ai ensuite réexécuté le modèle à l'aide du gbmpackage. Je crois comprendre que le caretpackage utilise gbmet que la sortie doit être la même. Cependant, un simple test rapide utilisant data(iris)montre une différence dans le modèle d'environ 5% en utilisant RMSE et …
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Régression logistique ordinale en Python
Je voudrais exécuter une régression logistique ordinale en Python - pour une variable de réponse à trois niveaux et avec quelques facteurs explicatifs. Le statsmodelspackage prend en charge les modèles logit binaire et logit multinomial (MNLogit), mais pas le logit ordonné. Étant donné que les mathématiques sous-jacentes ne sont pas …
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