Je voudrais comprendre ce que fait le code suivant. La personne qui a écrit le code ne travaille plus ici et il est presque complètement sans papiers. Une personne qui pense que " c'est un modèle de régression logistique bayésienne " m'a demandé d'enquêter bglm <- function(Y,X) { # Y is a vector...
J'ai effectué une régression logistique multivariée avec la variable dépendante Yétant le décès dans une maison de soins infirmiers dans une certaine période d'entrée et j'ai obtenu les résultats suivants (notez que si les variables commencent dans Ac'est une valeur continue tandis que celles qui...
J'ai un problème avec 6 cours. Je construis donc un classificateur multiclasse, comme suit: pour chaque classe, j'ai un classificateur de régression logistique, en utilisant One vs. All, ce qui signifie que j'ai 6 classificateurs différents. Je peux signaler une matrice de confusion pour chacun de...
J'ai corrélé les données et j'utilise un modèle à effets mixtes de régression logistique pour estimer l'effet au niveau individuel (conditionnel) pour un prédicteur d'intérêt. Je sais que pour les modèles marginaux standard, l'inférence sur les paramètres du modèle à l'aide du test de Wald est...
Je voudrais connaître les différences entre la régression logistique randomisée (RLR) et la régression logistique simple (LR), par conséquent, je lis un article "Sélection de la stabilité" de Meinshausen, et al. ; cependant je ne comprends pas ce qu'est RLR et quelles sont les différences entre RLR...
Nous avons des données avec un résultat binaire et quelques covariables. J'ai utilisé la régression logistique pour modéliser les données. Juste une simple analyse, rien d'extraordinaire. La sortie finale est supposée être une courbe dose-réponse où nous montrons comment la probabilité change pour...
Il est clair pour moi, et bien expliqué sur plusieurs sites, quelles informations les valeurs sur la diagonale de la matrice de chapeau donnent pour la régression linéaire. La matrice chapeau d'un modèle de régression logistique est moins claire pour moi. Est-ce identique aux informations que vous...
J'ai un grand ensemble de données de marché agrégées sur les ventes de vin aux États-Unis et je voudrais estimer la demande de certains vins de haute qualité. Ces parts de marché sont essentiellement dérivées d'un modèle d'utilité aléatoire de la forme où inclut les caractéristiques de produit...
J'ai lu que la régression de crête pourrait être obtenue en ajoutant simplement des lignes de données à la matrice de données d'origine, où chaque ligne est construite en utilisant 0 pour les variables dépendantes et la racine carrée de kkk ou zéro pour les variables indépendantes. Une ligne...
J'ai développé un modèle logit à appliquer à six ensembles différents de données transversales. Ce que j'essaie de découvrir, c'est s'il y a des changements dans l'effet substantiel d'une variable indépendante donnée (IV) sur la variable dépendante (DV) contrôlant d'autres explications à différents...
Lors de la modélisation de proportions continues (par exemple, couverture végétale proportionnelle aux quadrats d'enquête, ou proportion de temps consacré à une activité), la régression logistique est considérée comme inappropriée (par exemple Warton et Hui (2011) L'arc sinus est asinin: l'analyse...
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne...
À partir de quelques notes d'apprentissage automatique parlant de certaines méthodes de classification discriminantes, en particulier la régression logistique, où y est l'étiquette de classe (0 ou 1) et x les données, il est dit que: si x|y=0∼Poisson(λ0)x|y=0∼Poisson(λ0)x|y = 0 \sim...
Lorsque j'analyse mes variables dans deux modèles de régression logistique distincts (univariés), j'obtiens ce qui suit: Predictor 1: B= 1.049, SE=.352, Exp(B)=2.85, 95% CI=(1.43, 5.69), p=.003 Constant: B=-0.434, SE=.217, Exp(B)=0.65, p=.046 Predictor 2: B= 1.379, SE=.386, Exp(B)=3.97, 95%...
J'essaie de faire un détecteur d'objets qui se produisent très rarement (en images), en prévoyant d'utiliser un classificateur binaire CNN appliqué dans une fenêtre coulissante / redimensionnée. J'ai construit des ensembles d'entraînement et de test positifs / négatifs équilibrés 1: 1 (est-ce une...
Ma compréhension de SVM est qu'elle est très similaire à une régression logistique (LR), c'est-à-dire qu'une somme pondérée de caractéristiques est passée à la fonction sigmoïde pour obtenir une probabilité d'appartenance à une classe, mais au lieu de la perte d'entropie croisée (logistique)...
J'essaie de prédire le succès ou l'échec des étudiants en fonction de certaines fonctionnalités avec un modèle de régression logistique. Pour améliorer les performances du modèle, j'ai déjà pensé à diviser les élèves en différents groupes en fonction de différences évidentes et à construire des...
Je reproduis un exemple de modèles généralisés, linéaires et mixtes . Mon MWE est ci-dessous: Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates,...
Je dois présenter des informations sur les principaux prédicteurs des votes d'un candidat à l'aide des données d'un sondage d'opinion publique. J'ai effectué une régression logistique en utilisant toutes les variables qui m'intéressent, mais je ne trouve pas un bon moyen de présenter ces...
J'ai 100 000 observations (9 variables indicatrices factices) avec 1000 positifs. La régression logistique devrait bien fonctionner dans ce cas, mais la probabilité de coupure me laisse perplexe. Dans la littérature courante, nous choisissons un seuil de 50% pour prédire les 1 et les 0. Je ne peux...