Statistiques et Big Data logit

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Modèles binaires (Probit et Logit) avec un décalage logarithmique

Quelqu'un a-t-il une dérivation de la façon dont un décalage fonctionne dans des modèles binaires comme probit et logit? Dans mon problème, la fenêtre de suivi peut varier en longueur. Supposons que les patients reçoivent une injection prophylactique comme traitement. Le tir passe à des moments différents, donc si le …

12 logit probit logarithm offset

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Puis-je interpréter l'inclusion d'un terme quadratique dans la régression logistique comme indiquant un tournant?

Dans une régression logistique avec des termes linéaires et quadratiques uniquement, si j'ai un coefficient linéaire et un coefficient quadratique , puis-je dire qu'il y a un point tournant de la probabilité à ?β 2 - β 1 / ( 2 β 2 )β1β1\beta_1β2β2\beta_2- β1/ (2 β2)−β1/(2β2)-\beta_1 / (2\beta_2)

12 interpretation logit polynomial

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Régression logistique quantile - comment transmettre au mieux les résultats

Dans un article précédent, je me suis demandé comment gérer les scores EQ-5D . Récemment, je suis tombé sur la régression logistique quantile suggérée par Bottai et McKeown qui introduit une manière élégante de gérer les résultats bornés. La formule est simple: l o gi t ( y) = l …

12 r logistic data-visualization logit quantile-regression

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Prédire le logit ordonné dans R

J'essaie de faire une régression logit ordonnée. J'exécute le modèle comme ça (juste un petit modèle stupide qui estime le nombre d'entreprises sur un marché à partir des mesures du revenu et de la population). Ma question concerne les prédictions. nfirm.opr<-polr(y~pop0+inc0, Hess = TRUE) pr_out<-predict(nfirm.opr) Lorsque je lance Predict (que …

12 r econometrics logit ordered-logit

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Effet marginal du modèle Probit et Logit

Quelqu'un peut-il expliquer comment calculer l'effet marginal du modèle Probit et Logit en termes simples? Je suis nouveau dans les statistiques et je suis confus au sujet de ces deux modèles.

12 logistic interpretation logit probit

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Prédire après avoir exécuté la fonction mlogit dans R

Voici ce que je veux faire, mais il ne semble pas y avoir de predictméthode pour le mlogit. Des idées? library(mlogit) data("Fishing", package = "mlogit") Fish <- mlogit.data(Fishing, varying = c(2:9), shape = "wide", choice = "mode") Fish_fit<-Fish[-1,] Fish_test<-Fish[1,] m <- mlogit(mode ~price+ catch | income, data = Fish_fit) predict(m,newdata=Fish_test)

11 r logistic logit multinomial

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Pourquoi les coefficients de régression logistique exponentiels sont-ils considérés comme des «odds ratios»?

La régression logistique modélise les cotes logarithmiques d'un événement comme un ensemble de prédicteurs. Autrement dit, log (p / (1-p)) où p est la probabilité d'un certain résultat. Ainsi, l'interprétation des coefficients de régression logistique brute pour une variable (x) doit être sur l'échelle log odds. Autrement dit, si le …

10 regression logistic logit

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Régression logistique vs chi carré dans des tableaux de contingence 2x2 et Ix2 (facteur unique - réponse binaire)?

J'essaie de comprendre l'utilisation de la régression logistique dans les tables de contingence 2x2 et Ix2. Par exemple, en utilisant cela comme exemple Quelle est la différence entre l'utilisation du test du chi carré et l'utilisation de la régression logistique? Qu'en est-il d'une table avec plusieurs facteurs nominaux (table Ix2) …

10 logistic chi-squared logit contingency-tables

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Utilisation de LASSO pour la sélection de variables, puis utilisation de Logit

Je sais que cela brouillerait l'inférence statistique, mais je ne souhaite vraiment que me rapprocher le plus possible d'un modèle précis. J'ai une variable de résultat dichotomique, avec un large éventail de prédicteurs dichotomiques. Je pense que j'aimerais essayer d'utiliser LASSO pour sélectionner les variables à inclure dans mon modèle, …

10 model-selection lasso logit

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Bootstrap paramétrique, semi-paramétrique et non paramétrique pour les modèles mixtes

Les greffes suivantes sont extraites de cet article . Je suis novice dans le bootstrap et j'essaie d'implémenter le bootstrap paramétrique, semi-paramétrique et non paramétrique pour le modèle mixte linéaire avec le R bootpackage. Code R Voici mon Rcode: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + …

9 r mixed-model bootstrap central-limit-theorem stable-distribution time-series hypothesis-testing markov-process r correlation categorical-data association-measure meta-analysis r anova confidence-interval lm r bayesian multilevel-analysis logit regression logistic least-squares eda regression notation distributions random-variable expected-value distributions markov-process hidden-markov-model r variance group-differences microarray r descriptive-statistics machine-learning references r regression r categorical-data random-forest data-transformation data-visualization interactive-visualization binomial beta-distribution time-series forecasting logistic arima beta-regression r time-series seasonality large-data unevenly-spaced-time-series correlation statistical-significance normalization population group-differences demography

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Quelle interprétation ont les paramètres d'un modèle linéaire généralisé avec codage d'effet?

library(lme4) out <- glmer(cbind(incidence, size - incidence) ~ period + (1 | herd), data = cbpp, family = binomial, contrasts = list(period = "contr.sum")) summary(out) Fixed effects: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) -2.32337 0.22129 -10.499 < 2e-16 *** period1 0.92498 0.18330 5.046 4.51e-07 *** period2 -0.06698 0.22845 -0.293 …

9 r binomial logit lme4-nlme

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La non-stationnarité dans logit / probit est-elle importante?

Je voudrais demander - j'utilise logit pour rechercher si certaines variables améliorent le risque de crise monétaire. J'ai des données annuelles de 1980 pour de nombreux pays (panel déséquilibré), la variable muette est 1 si les crises monétaires ont commencé (selon ma définition), 0 sinon. Les variables explicatives sont selon …

8 logit probit

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Traduire la commande glm de R en notation mathématique

J'ai le modèle linéaire généralisé suivant. L'objet glmDVest modélisé comme une proportion de succès sur le total des essais. Les objets x_isont des variables continues. À quoi cela ressemble-t-il en notation mathématique? winp.glm = glm(glmDV ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7, data=myData, …

8 r generalized-linear-model logit notation

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Alternatives au modèle logit multinomial

J'essaie d'estimer un modèle de choix professionnel avec trois choix. Existe-t-il des alternatives à l'utilisation de la régression logistique multinomiale lors de la gestion de ces résultats catégoriels non ordonnés? Lorsqu'il s'agit de variables dépendantes binaires, il semble y avoir plusieurs choix tels que le modèle LPM ainsi que le …

8 regression logit probit link-function multinomial-logit

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Choisissez le meilleur modèle entre logit, probit et nls

J'analyse un certain ensemble de données et j'ai besoin de comprendre comment choisir le meilleur modèle qui correspond à mes données. J'utilise R. Un exemple de données dont je dispose est le suivant: corr <- c(0, 0, 10, 50, 70, 100, 100, 100, 90, 100, 100) Ces chiffres correspondent au …

8 r logit likelihood-ratio probit nls

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