Je voudrais spécifier un modèle de régression logistique où j'ai la relation suivante: E[Yi|Xi]=f(βxi1+β2xi2)E[Yi|Xi]=f(βxi1+β2xi2)E[Y_i|X_i] = f(\beta x_{i1} + \beta^2x_{i2}) où est la fonction logit inverse.fff Existe-t-il un moyen "rapide" de le faire avec des fonctions R préexistantes ou...
J'ai développé un modèle de régression logistique basé sur les données rétrospectives d'une base de données nationale sur les traumatismes des traumatismes crâniens au Royaume-Uni. Le résultat clé est la mortalité à 30 jours (désignée comme Outcome30mesure). D'autres mesures dans l'ensemble de la...
J'ai utilisé la fonction glm.fit dans R pour ajuster les paramètres à un modèle de régression logistique. Par défaut, glm.fit utilise des moindres carrés itérativement repondérés pour ajuster les paramètres. Quelles sont les raisons pour lesquelles cet algorithme ne parviendrait pas à converger,...
J'ai des données qui décrivent la fréquence à laquelle un événement se produit pendant une heure ("nombre par heure", nph) et la durée des événements ("durée en secondes par heure", dph). Ce sont les données d'origine: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008,...
Je fais des recherches en utilisant la régression logistique. 10 variables influencent la variable dépendante. L'un des éléments susmentionnés est catégorique (par exemple, livraison express, livraison standard, etc.). Maintenant, je veux classer ces catégories en fonction de la «force» de leur...
Théoriquement, le terme d'interception dans un modèle de régression logistique capture-t-il tous les effets non observés? En d'autres termes, dans un modèle de régression logistique avec un ajustement parfait (c'est-à-dire que toutes les variables pertinentes sont incluses), le terme d'interception...
J'ai une régression logistique binaire avec un seul prédicteur à facteur fixe binaire. La raison pour laquelle je ne le fais pas en tant que chi carré ou test exact de Fisher est que j'ai également un certain nombre de facteurs aléatoires (il y a plusieurs points de données par individu et les...
J'ai lu les excellents commentaires sur la façon de traiter les valeurs manquantes avant d'appliquer SVD, mais j'aimerais savoir comment cela fonctionne avec un exemple simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Étant donné la matrice ci-dessus, si je...
Pourquoi utiliserions-nous des cotes plutôt que des probabilités lors de la régression
Je n'arrive pas à interpréter ce graphique. Ma variable dépendante est le nombre total de billets de cinéma qui seront vendus pour un spectacle. Les variables indépendantes sont le nombre de jours restants avant le spectacle, les variables factices saisonnières (jour de la semaine, mois de l'année,...
Considérez la régression binomiale suivante: # Create some data set.seed(10) n <- 500 x <- runif(n,0,100) y <- x + rnorm(n,sd=100) < 0 # Fit a binomial regression model model <- glm(y ~ x, family="binomial") summary(model) La summaryfonction renvoie une valeur de p de 1.03e-05....
Je lisais cette page sur Princeton.edu . Ils effectuent une régression logistique (avec R). À un moment donné, ils calculent la probabilité d'obtenir une déviance résiduelle supérieure à celle qu'ils ont obtenue sur une avec des degrés de liberté égaux aux degrés de liberté du modèle. Copier-coller...
Nouveau dans l'apprentissage statistique et automatique et prenant des cours en ligne. J'essaie de comprendre la régression logistique plus en détail et j'ai remarqué une différence dans la formule entre le cours Andrew Ng et le cours d'apprentissage statistique de Stanford. Ci-dessous, je poste...
J'ai deux variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées, à savoir :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) =...
Prenons l'exemple simple suivant: 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, 0.11, 0.1, 0.11, 0.07,...
Nous pouvons simuler une régression linéaire sans caractère aléatoire, ce qui signifie que nous faisons au lieu de . Ensuite, si nous ajustons un modèle linéaire, les coefficients seront identiques à la "vérité fondamentale". Voici un exemple.y=Xβy=Xβy=X\betay=Xβ+ϵy=Xβ+ϵy=X\beta+\epsilon...
Supposons que nous ayons un modèle de régression logistique: P(y=1|x)log(p1−p)=p=βxP(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} Étant donné un échantillon aléatoire
J'ai eu récemment une discussion rapide avec un ami bien informé qui a mentionné que les SVM sont la limite de température zéro de la régression logistique. La justification impliquait des polytopes marginaux et la dualité fenchel. Je n'ai pas pu suivre. Cette affirmation selon laquelle les SVM...
J'ai deux prédicteurs dans un modèle de régression logistique binaire: un binaire et un continu. Mon objectif principal est de comparer les coefficients des deux prédicteurs au sein d'un même modèle. Je suis tombé sur la suggestion d'Andrew Gelman de standardiser les variables d'entrée de...
Cette question fait suite à stats.stackexchange.com/q/233658 Le modèle de régression logistique pour les classes {0, 1} est 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)} \\...