Betrachten Sie eine logistische Regression dieser Daten: X1 X2 Y 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 R akzeptiert drei verschiedene Darstellungen der Daten: eine Zeile pro Tabelleneintrag und zwei komprimierte Darstellungen (eine mit Gewichten, eine mit Erfolgen und Misserfolgen). Meiner...
Ich habe diese Seite auf Princeton.edu gelesen . Sie führen eine logistische Regression durch (mit R). Irgendwann berechnen sie die Wahrscheinlichkeit, eine Restabweichung zu erhalten, die höher ist als diejenige, die sie bei einer Verteilung mit Freiheitsgraden erhalten haben, die den...
Neu im statistischen und maschinellen Lernen und in einigen Online-Kursen. Ich versuche, die logistische Regression genauer zu verstehen, und habe einen Unterschied in der Formel zwischen dem Andrew Ng-Kurs und dem statistischen Stanford-Lernkurs festgestellt. Unten poste ich ein Linkbild zu beiden...
Ich habe zwei Zufallsvariablen, die unabhängig und identisch verteilt sind, dh :ϵ1,ϵ0∼iidGumbel(μ,β)ϵ1,ϵ0∼iidGumbel(μ,β)\epsilon_{1}, \epsilon_{0} \overset{\text{iid}}{\sim} \text{Gumbel}(\mu,\beta) F(ϵ)=exp(−exp(−ϵ−μβ)),F(ϵ)=exp(−exp(−ϵ−μβ)),F(\epsilon) =...
Ich sehe kürzlich einen Begriff "semi-parametrisch" in den Antworten meiner Frage , verstehe aber nicht wirklich, was dieser Begriff bedeutet. Wikipedia sagt In der Statistik ist ein semiparametrisches Modell ein statistisches Modell mit parametrischen und nichtparametrischen Komponenten. Und...
Betrachten Sie das folgende einfache Beispiel: library( rms ) library( lme4 ) params <- structure(list(Ns = c(181L, 191L, 147L, 190L, 243L, 164L, 83L, 383L, 134L, 238L, 528L, 288L, 214L, 502L, 307L, 302L, 199L, 156L, 183L), means = c(0.09, 0.05, 0.03, 0.06, 0.07, 0.07, 0.1, 0.1, 0.06,...
Wir können eine lineare Regression ohne Zufälligkeit simulieren, was bedeutet, dass wir y=Xβy=Xβy=X\beta anstelle von y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵy=X\beta+\epsilon . Wenn wir dann ein lineares Modell anpassen, sind die Koeffizienten identisch mit der "Grundwahrheit". Hier ist ein Beispiel. set.seed(0) n <-...
Ich habe Daten, bei denen das Ergebnis der Anteil einer Art ist, der in einem Gebiet von einer Maschine an zwei verschiedenen Tagen beobachtet wurde. Da das Ergebnis ein Anteil ist und nicht 0 oder 1 enthält, habe ich eine Beta-Regression verwendet, um das Modell anzupassen. Die Temperatur wird als...
Angenommen, wir haben ein logistisches Regressionsmodell: P.( y= 1 | x )Log( p1 - p)= p= β xP(y=1|x)=plog(p1−p)=βx\begin{align} P(y=1\vert\mathbf{x}) &= p \\ \log\left(\frac{p}{1-p}\right) &= \boldsymbol{\beta}\mathbf{x} \end{align} Bei einer Zufallsstichprobe D = { X , y...
Ich hatte kürzlich eine kurze Diskussion mit einem sachkundigen Freund, der erwähnte, dass SVMs die Nulltemperaturgrenze der logistischen Regression sind. Das Grundprinzip umfasste marginale Polytope und Fenchel-Dualität. Ich konnte nicht folgen. Ist diese Aussage über SVMs als...
Ich habe zwei Prädiktoren in einem binären logistischen Regressionsmodell: einen binären und einen kontinuierlichen. Mein primäres Ziel ist es, die Koeffizienten der beiden Prädiktoren innerhalb desselben Modells zu vergleichen. Ich bin auf Andrew Gelmans Vorschlag gestoßen, Eingabevariablen für...
Diese Frage wird unter stats.stackexchange.com/q/233658 beantwortet Das logistische Regressionsmodell für die Klassen {0, 1} lautet P(y=1|x)=exp(wTx)1+exp(wTx)P(y=0|x)=11+exp(wTx)P(y=1|x)=exp(wTx)1+exp(wTx)P(y=0|x)=11+exp(wTx) \mathbb{P} (y = 1 \;|\; x) = \frac{\exp(w^T x)}{1 + \exp(w^T x)}...
Ich habe eine Zufallsvariable und kenne .Y=eX1+eXY=eX1+eXY = \frac{e^{X}}{1 + e^{X}}X∼N(μ,σ2)X∼N(μ,σ2)X \sim N(\mu, \sigma^2) Gibt es eine Möglichkeit, zu berechnen ? Ich habe versucht, das Integral herauszuarbeiten, aber keine großen Fortschritte gemacht. Ist es überhaupt...
Ich habe x, y-Daten, wobei x die Position (entlang eines Transekts) und y eine kontinuierliche Variable (z. B. Temperatur)
Kann es jemand mit einem einfachen Beispiel
Ich habe ein konzeptionelles Problem mit dem Verständnis, wie eine schrittweise logistische Regression validiert werden kann. Jedes Mal, wenn der Trainingssatz geteilt wird, ist es sehr wahrscheinlich, dass unterschiedliche Merkmale basierend auf den Kriterien für Penter und Premove ausgewählt...
Ich habe einen SVM- und logistischen Regressionsklassifikator für die binäre Klassifizierung in meinem Datensatz trainiert. Beide Klassifikatoren liefern einen Gewichtsvektor, der der Größe der Anzahl von Merkmalen entspricht. Ich kann diesen Gewichtsvektor verwenden, um die 10 wichtigsten Merkmale...
Was ist die beste Vorgehensweise zum Trainieren und Bewerten eines Vorhersagealgorithmus für eine Zeitreihe? Zum Lernen von Algorithmen, die im Batch-Modus trainiert werden, kann ein naiver Programmierer den Rohdatensatz [(sample, expected prediction),...]direkt an die train()Methode des...
Für eine (binäre) logistische Regression habe ich zwei IVs in meinem Modell. Die erste IV hat drei Kategorien (eine Person, zwei Personen, drei oder mehr Personen). Die zweite Variable ist binär (Kommunikation existiert vs. nicht existiert). Für die erste Kategorie hat die zweite IV keine...
Ich versuche, einen akademischen Artikel zu verstehen, den ich über die logistische Regression für Marketing-Zuschreibungen lese - http://www.turn.com.akadns.net/sites/default/files/whitepapers/TURN_Tech_WP_Data-driven_Multi-touch_Attribution_Models.pdf Insbesondere dieser Absatz: Schritt 1. Für...