Ich führte eine lineare Regression der Akzeptanz im College durch, die sich nach den SAT-Werten und dem familiären / ethnischen Hintergrund richtete. Die Daten sind fiktiv. Dies ist ein Follow-up zu einer vorherigen Frage, die bereits beantwortet wurde. Die Frage konzentriert sich auf die Erfassung...
In meinem Projekt möchte ich ein logistisches Regressionsmodell zur Vorhersage der binären Klassifikation (1 oder 0) erstellen. Ich habe 15 Variablen, von denen 2 kategorisch sind, während der Rest eine Mischung aus kontinuierlichen und diskreten Variablen ist. Um ein logistisches...
Bei der Diskriminanzanalyse ist die abhängige Variable kategorisch. Kann ich jedoch eine kategoriale Variable (z. B. Wohnstatus: ländlich, städtisch) zusammen mit einer anderen kontinuierlichen Variablen als unabhängige Variable bei der linearen Diskriminanzanalyse
Ich habe eine logistische Regression mit dem folgenden Code erstellt: full.model.f = lm(Ft_45 ~ ., LOG_D) base.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg) step(base.model.f, scope=list(upper=full.model.f, lower=~1), direction="forward", trace=FALSE) Ich habe dann die Ausgabe verwendet, um ein...
Ich habe ein Problem mit der binären Klassifizierung aufgrund verschiedener Merkmale. Haben die Koeffizienten einer (regularisierten) logistischen Regression eine interpretierbare Bedeutung? Ich dachte, sie könnten die Größe des Einflusses anzeigen, vorausgesetzt, die Funktionen wurden zuvor...
VORWORT: Es interessiert mich nicht, ob ein Cutoff verwendet wird oder nicht oder wie man einen Cutoff auswählen sollte. Meine Frage ist rein mathematisch und aus Neugier. Die logistische Regression modelliert die hintere bedingte Wahrscheinlichkeit von Klasse A gegenüber Klasse B und passt zu...
Dies ist eine Frage zu einer Praxis oder Methode, die von einigen meiner Kollegen befolgt wird. Bei der Erstellung eines logistischen Regressionsmodells habe ich gesehen, dass Personen kategoriale Variablen (oder fortlaufende Variablen, die in Gruppen zusammengefasst sind) durch ihre jeweilige...
Ich betreibe ein Logistikmodell. Der tatsächliche Modelldatensatz enthält mehr als 100 Variablen, aber ich wähle einen Testdatensatz aus, in dem sich etwa 25 Variablen befinden. Davor habe ich auch einen Datensatz mit 8-9 Variablen erstellt. Mir wurde gesagt, dass AIC- und SC-Werte verwendet werden...
Ich setze eine schrittweise logistische Regression auf einen Datensatz in SPSS. Während der Prozedur passe ich mein Modell an eine zufällige Teilmenge an, die ca. 60% der Gesamtstichprobe, das sind ca. 330 Fälle. Was ich interessant finde, ist, dass bei jedem erneuten Abtasten meiner Daten...
Ich habe eine Konzeptfrage zur "Grundstatistik". Als Student würde ich gerne wissen, ob ich darüber völlig falsch nachdenke und warum, wenn ja: Nehmen wir an, ich versuche hypothetisch, die Beziehung zwischen "Anger Management Issues" und Scheidung (Ja / Nein) in einer logistischen Regression zu...
Ich bin sehr verwirrt darüber, wie Gewicht in glm mit family = "binomial" funktioniert. Nach meinem Verständnis wird die Wahrscheinlichkeit des glm mit family = "binomial" wie folgt angegeben: wobeiyder "Anteil des beobachteten Erfolgs" ist undndie bekannte Anzahl von Versuchen ist.f( y) = ( nn y)...
Ich arbeite an einer multiplen logistischen Regression in R mit glm. Die Prädiktorvariablen sind kontinuierlich und kategorial. Ein Auszug aus der Zusammenfassung des Modells zeigt Folgendes: Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 2.451e+00 2.439e+00 1.005 0.3150 Age...
Angenommen, wir haben das folgende logistische Regressionsmodell: logit(p)=β0+β1x1+β2x2logit(p)=β0+β1x1+β2x2\text{logit}(p) = \beta_0+\beta_{1}x_{1} + \beta_{2}x_{2} Ist die Wahrscheinlichkeit des Ereignisses, wenn x 1 = 0 und x 2 = 0 ist ? Mit anderen Worten, ist es die Wahrscheinlichkeit des...
Es gibt mehrere mathematisch anspruchsvolle Artikel, die das Bayes'sche Lasso beschreiben, aber ich möchte getesteten, korrekten JAGS-Code, den ich verwenden kann. Könnte jemand einen Beispiel-BUGS / JAGS-Code veröffentlichen, der eine regulierte logistische Regression implementiert? Jedes Schema...
Ich lese gerade Kruschkes hervorragendes Buch "Doing Bayesian Data Analysis". Das Kapitel über hierarchische logistische Regression (Kapitel 20) ist jedoch etwas verwirrend. Abbildung 20.2 beschreibt eine hierarchische logistische Regression, bei der der Bernoulli-Parameter als lineare Funktion der...
Ich arbeite an einem Logistikmodell und habe einige Schwierigkeiten, die Ergebnisse zu bewerten. Mein Modell ist ein Binomial Logit. Meine erklärenden Variablen sind: eine kategoriale Variable mit 15 Ebenen, eine dichotome Variable und 2 stetige Variablen. Mein N ist groß> 8000. Ich versuche,...
Ich möchte Koeffizienten zu einer Regression berechnen, die der logistischen Regression sehr ähnlich wenn könnte). Ich habe überlegt, GMM zur Berechnung der Koeffizienten zu verwenden, bin mir aber nicht sicher, welche Bedingungen ich im Moment verwenden soll.EIN1 + e- ( b0+ b1x1+ b2x2+ …...
Soweit ich weiß, besteht der Unterschied zwischen dem logistischen Modell und dem Teilantwortmodell (frm) darin, dass die abhängige Variable (Y), in der frm [0,1] ist, logistisch jedoch {0, 1} ist. Ferner verwendet frm den Quasi-Likelihood-Schätzer, um seine Parameter zu bestimmen. Normalerweise...
Meine Vorhersagen aus einem logistischen Regressionsmodell (glm in R) sind nicht wie erwartet zwischen 0 und 1 begrenzt. Mein Verständnis der logistischen Regression ist, dass Ihre Eingabe- und Modellparameter linear kombiniert werden und die Antwort mithilfe der Logit-Link-Funktion in eine...
Ich versuche, die logistische Regression von Firth zu verstehen (Methode zum Behandeln einer perfekten / vollständigen oder quasi vollständigen Trennung in der logistischen Regression), damit ich sie anderen in vereinfachten Begriffen erklären kann. Hat jemand eine abgedrehte Erklärung, welche...