Questions marquées «ordered-logit»

Le modèle logit ordonné (également connu sous le nom de régression logistique ordonnée / ordinale) est une extension de la régression logistique d'une variable dépendante binaire à une variable dépendante ordinale. Un cas particulier répandu est le modèle de cotes proportionnelles.

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Comment exécuter une analyse de régression logistique ordinale dans R avec des valeurs numériques / catégorielles?
Données de base : j'ai environ 1 000 personnes marquées par des évaluations: «1», [bon] «2», [moyen] ou «3» [mauvais] - ce sont les valeurs que j'essaie de prédire pour les personnes à l'avenir . En plus de cela, j'ai quelques informations démographiques: sexe (catégorique: H / F), âge (numérique: …
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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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Quelle est l'intuition derrière les échantillons échangeables sous l'hypothèse nulle?
Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test non paramétrique comme Mann-Whitney-U-testcela entraînerait la perte …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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Test de Brant en R [fermé]
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 6 mois . En testant l'hypothèse de régression parallèle dans la régression logistique ordinale, …
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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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Est-il «correct» de tracer une droite de régression pour les données classées (corrélation de Spearman)?
J'ai des données pour lesquelles j'ai calculé la corrélation Spearman et je souhaite les visualiser pour une publication. La variable dépendante est classée, la variable indépendante ne l'est pas. Ce que je veux visualiser est plus la tendance générale que la pente réelle, j'ai donc classé les indépendants et appliqué …
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