Eine Gruppe von Personen beantwortet eine Frage. Die Antwort kann "Ja" oder "Nein" sein. Der Forscher möchte wissen, ob das Alter mit der Art der Antwort zusammenhängt. Die Assoziation wurde durch eine logistische Regression bewertet, bei der das Alter die erklärende Variable und die Art der...
Wir arbeiten mit einigen logistischen Regressionen und haben festgestellt, dass die durchschnittliche geschätzte Wahrscheinlichkeit immer dem Anteil derjenigen in der Stichprobe entspricht. Das heißt, der Durchschnitt der angepassten Werte entspricht dem Durchschnitt der Stichprobe. Kann mir...
Ich habe etwas über das Cox-Proportional-Hazard-Modell gelernt. Ich habe viel Erfahrung mit der Anpassung von logistischen Regressionsmodellen, und um die Intuition zu verbessern, habe ich Modelle, die mit coxphdem R "Survival" passen, glmmit logistischen Regressionsmodellen verglichen, die mit dem...
Ich habe diese ordinale logistische Regression in R ausgeführt: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) Ich habe diese Zusammenfassung des Modells erhalten: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients:...
Ich habe eine numerische Variable, die in einem multivariaten logistischen Regressionsmodell nicht signifikant ist. Wenn ich es jedoch in Gruppen einteile, wird es plötzlich bedeutsam. Das ist für mich sehr kontraintuitiv: Wenn wir eine Variable kategorisieren, geben wir einige Informationen...
Ich habe eine Frage zu ausgelassenen variablen Verzerrungen in der logistischen und linearen Regression. Angenommen, ich lasse einige Variablen aus einem linearen Regressionsmodell weg. Stellen Sie sich vor, dass diese ausgelassenen Variablen nicht mit den in meinem Modell enthaltenen Variablen...
Ich habe zwei Gruppen von Probanden, A und B, jede mit einer Größe von ungefähr 400 und ungefähr 300 Prädiktoren. Mein Ziel ist es, ein Vorhersagemodell für eine binäre Antwortvariable zu erstellen. Mein Kunde möchte das Ergebnis der Anwendung des von A auf B erstellten Modells sehen. (In seinem...
Ich habe gerade über das Abweichungsmaß für die logistische Regression gelesen. Der Teil, der als gesättigtes Modell bezeichnet wird, ist mir jedoch nicht klar. Ich habe eine umfangreiche Google-Suche durchgeführt, aber keines der Ergebnisse hat meine Frage beantwortet. Bisher habe ich...
Basisdaten : Ich habe ~ 1.000 Personen, die mit Bewertungen gekennzeichnet sind: "1", "[gut]" 2 "," [mittel] oder "3" [schlecht] - dies sind die Werte, die ich für die Zukunft der Menschen vorhersagen möchte . Zusätzlich habe ich einige demografische Informationen: Geschlecht (kategorial: M / W),...
Muss bei der logistischen Regression die Multikollinearität genauso berücksichtigt werden wie bei der direkten OLS-Regression? Müssen Sie beispielsweise bei einer logistischen Regression, bei der Multikollinearität vorliegt, vorsichtig sein (wie bei einer OLS-Regression), wenn Sie Rückschlüsse...
Ich versuche, einen quadratischen Verlust zu verwenden, um eine binäre Klassifizierung für einen Spielzeugdatensatz durchzuführen. Ich verwende einen mtcarsDatensatz, verwende Meile pro Gallone und Gewicht, um die Übertragungsart vorherzusagen. Das folgende Diagramm zeigt die zwei Arten von...
Wie ich verstehe, ist ein Perzeptron / einschichtiges künstliches neuronales Netzwerk mit einer logistischen Sigmoid-Aktivierungsfunktion dasselbe Modell wie eine logistische Regression. Beide Modelle ergeben sich aus der Gleichung: F( x ) = 11 - e- βXF(x)=11-e-βXF(x) = \frac{1}{1-e^{-\beta X}} Der...
Ich weiß, dass standardisierte Pearson-Residuen auf traditionelle probabilistische Weise erhalten werden: rich= yich- πichπich( 1 - πich)--------√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} und Abweichungsreste werden auf statistischere Weise erhalten (der Beitrag jedes Punktes...
In meiner Studie werde ich die Arbeitsbelastung mit verschiedenen Metriken messen. Mit Herzfrequenzvariabilität (HRV), elektrodermaler Aktivität (EDA) und subjektiver Skala (IWS). Nach der Normalisierung hat das IWS drei Werte: Arbeitsbelastung niedriger als normal Arbeitsbelastung ist...
Abb. 1. Logistische Funktion Abb. 2. Sigmoidfunktion ist es eher eine verallgemeinerte Art von Sigmoidfunktion, bei der Sie einen höheren Maximalwert haben könnten?
Meine Frage ist: Wie ist die mathematische Beziehung zwischen der Beta-Verteilung und den Koeffizienten des logistischen Regressionsmodells ? Zur Veranschaulichung: Die logistische (Sigmoid-) Funktion ist gegeben durch f( x ) = 11 + exp( - x )f(x)=11+exp(-x)f(x) = \frac{1}{1+\exp(-x)} und es...
Ich experimentiere mit dem Algorithmus der Gradientenverstärkungsmaschine über das caretPaket in R. Unter Verwendung eines kleinen Datensatzes für Hochschulzulassungen habe ich den folgenden Code ausgeführt: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
Ich habe mit glm in R ein logistisches Regressionsmodell erstellt. Ich habe zwei unabhängige Variablen. Wie kann ich die Entscheidungsgrenze meines Modells im Streudiagramm der beiden Variablen darstellen? Wie kann ich beispielsweise eine Abbildung wie die folgende zeichnen:
Ich versuche, die Ergebnisse aus der sklearnlogistischen Regressionsbibliothek mit glmnetpackage in R zu duplizieren . Aus der Dokumentation der sklearnlogistischen Regression geht es darum, die Kostenfunktion unter l2 Penalty
Ich habe einen Datensatz, in dem die Ereignisrate sehr niedrig ist (40.000 von 12⋅10512⋅10512\cdot10^5 ). Ich wende hier eine logistische Regression an. Ich hatte eine Diskussion mit jemandem, bei der sich herausstellte, dass eine logistische Regression keine gute Verwirrungsmatrix für solche Daten...