Ich weiß, dass die Stichprobengröße die Leistung bei jeder statistischen Methode beeinflusst. Es gibt Faustregeln für die Anzahl der Stichproben, die eine Regression für jeden Prädiktor benötigt. Ich höre auch oft, dass die Anzahl der Stichproben in jeder Kategorie in der abhängigen Variablen...
Keine Entschuldigung: Ich habe nicht versucht, dies zu untersuchen (abgesehen von der Überprüfung der Liste der Fragen im Lebenslauf, sofern diese Frage möglicherweise beantwortet wurde). Ich habe dies letzte Woche im Unterricht unterrichtet, um logistische multiple Regressionsmodelle zu...
Mir scheinen wichtige Informationen zu fehlen. Mir ist bekannt, dass der logistische Regressionskoeffizient in log (Quoten) angegeben ist, der so genannten Logit-Skala. Daher wird zur Interpretation exp(coef)genommen und ergibt OR, das Odds Ratio. Wenn ist, lautet die Interpretation wie folgt: Für...
Wenn die OLS-Regression auf die kontinuierliche Antwort angewendet wird, kann die multiple Regressionsgleichung aufgebaut werden, indem nacheinander Regressionen der Residuen auf jeder Kovariate ausgeführt werden. Meine Frage ist, gibt es eine Möglichkeit, dies mit logistischer Regression über...
Hat eine Funktion in der Form einen Standardnamen? ZB ist eine lineare Funktion.ex/ (1+ ex)ex/.(1+ex)e^x/(1+e^x)y= a + b xy=ein+bxy = a +
In den Scikit-Lerndokumenten zur Wahrscheinlichkeitskalibrierung vergleichen sie die logistische Regression mit anderen Methoden und stellen fest, dass die zufällige Gesamtstruktur weniger gut kalibriert ist als die logistische Regression. Warum ist die logistische Regression gut kalibriert? Wie...
Daher habe ich einige Bücher (oder Teile davon) über Modellierung gelesen (unter anderem F. Harrells "Regressionsmodellierungsstrategien"), da ich derzeit ein logistisches Modell erstellen muss, das auf binären Antwortdaten basiert. Ich habe sowohl kontinuierliche, kategoriale als auch binäre Daten...
Ich habe ein bisschen gegoogelt, aber nichts gefunden. Angenommen, Sie führen eine Quantilregression für das q-te Quantil der abhängigen Variablen durch. Dann teilen Sie den DV beim q-ten Quantil auf und beschriften das Ergebnis mit 0 und 1. Anschließend führen Sie eine logistische Regression für...
Ich bin tagsüber Ingenieur. Obwohl sich der Großteil meiner Arbeit um das Modellieren dreht, machen wir im Allgemeinen ziemlich grundlegende Dinge. Ein "fortgeschrittenes" Modell wäre eine Monte-Carlo-Simulation, die unter Verwendung von R2-Tests validiert wurde. Derzeit gibt es in meinem Bereich...
Wo finde ich einen guten Beweis dafür, dass CRF-basierte Modelle und logistische Regressionsmodelle konvex sind? Gibt es einen allgemeinen Trick, um zu testen / zu beweisen, dass ein Modell oder eine Zielfunktion konvex
Heute habe ich eine Frage zur binomialen / logistischen Regression, die auf einer Analyse basiert, die eine Gruppe in meiner Abteilung durchgeführt hat und nach Kommentaren gesucht hat. Ich habe das folgende Beispiel zusammengestellt, um ihre Anonymität zu schützen, aber sie waren gespannt auf die...
Ich möchte die Hutmatrix direkt in R für ein Logit-Modell berechnen. Nach Long (1997) ist die Hutmatrix für Logit-Modelle definiert als: H=VX(X′VX)−1X′VH=VX(X′VX)−1X′VH = VX(X'VX)^{-1} X'V X ist der Vektor unabhängiger Variablen und V ist eine Diagonalmatrix mit auf der...
Ich führe eine binäre Logit-Regression durch, bei der ich weiß, dass die abhängige Variable in einem kleinen Prozentsatz der Fälle falsch codiert ist. Ich versuche also, in diesem Modell zu schätzen :ββ\beta p r o b ( yich) = 1 / ( 1 + e- zich)prÖb(yich)=1/.(1+e- -zich)prob(y_i) = 1/(1 +...
Ich habe die folgenden Daten, die den Binärzustand von vier Subjekten zu vier Zeiten darstellen. Beachten Sie, dass es nur möglich ist, dass jedes Subjekt , nicht aber 1 → 0 übergeht :0 → 10→10\to 11 → 01→01\to 0 testdata <- data.frame(id = c(1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4), day =...
Ich habe mit SPSS 19 eine multinomiale logistische Regressionsanalyse durchgeführt. Beim Ausführen des Analyseverfahrens ist das folgende Problem aufgetreten: "Unerwartete Singularitäten in der hessischen Matrix treten auf. Dies weist darauf hin, dass entweder einige Prädiktorvariablen...
Unsere Daten sind also wie folgt strukturiert: Wir haben Teilnehmer, jeder Teilnehmer kann in 3 Gruppen eingeteilt werden ( G ), und für jeden Teilnehmer haben wir Stichproben einer kontinuierlichen Variablen. Und wir versuchen, Werte vorherzusagen, die entweder 0 oder 1 sind.∈ A , B , C.MMM...
Ich habe eine Bayes'sche logistische Regression in WinBugs eingebaut und sie hat einen Interaktionsbegriff. Etwa so: P r o b ( yich=1)=logit−1(a+b1∗xi+b2∗wi+b3∗xi∗wi)P.rÖb(yich=1)=lÖGicht- -1(ein+b1∗xich+b2∗wich+b3∗xich∗wich)\mathrm{Prob}(y_{i}=1) = \mathrm{logit}^{-1} (a + b_{1}*x_{i} +...
Während des Studiums der logistischen Modellierung habe ich die folgende Aussage gelesen Die Tatsache, dass aus logistischen Modellen in Fallkontroll- oder Querschnittsstudien nur Quotenverhältnisse und keine individuellen Risiken geschätzt werden können, ist nicht überraschend. Ich weiß nicht,...
Ich habe dies früher in der Woche gepostet und dann die Frage zurückgezogen, als ich eine gute Quelle gefunden habe, um nicht die Zeit der Leute zu verschwenden. Ich fürchte, ich habe nicht viel Fortschritte gemacht. Wenn ich versuche, hier ein guter Bürger zu sein, werde ich das Problem so klar...
Ich verwende die logistische Regression, um y bei x1 und x2 vorherzusagen: z = B0 + B1 * x1 + B2 * x2 y = e^z / (e^z + 1) Wie soll die logistische Regression mit Fällen umgehen, in denen meine Variablen sehr unterschiedliche Maßstäbe haben? Erstellen Menschen jemals logistische...