J'exécute un GEE sur des données asymétriques à 3 niveaux, en utilisant un lien logit. En quoi cela diffère-t-il (en termes de conclusions et de signification des coefficients) d'un GLM à effets mixtes (GLMM) et d'un lien logit? Plus de détails: Les observations sont des essais bernoulli uniques....
Je voudrais étudier des événements rares dans une population finie. Étant donné que je ne sais pas quelle stratégie est la mieux adaptée, j'apprécierais les conseils et les références liés à cette question, bien que je sache bien qu'elle a été largement couverte. Je ne sais pas vraiment par où...
Je suis nouveau dans R, j'ai ordonné une régression logistique et polr. La section "Exemples" au bas de la page d'aide de polr (qui adapte un modèle de régression logistique ou probit à une réponse factorielle ordonnée) montre options(contrasts = c("contr.treatment", "contr.poly")) house.plr <-...
Je veux faire un modèle logistique à partir de mes données d'enquête. Il s'agit d'une petite enquête sur quatre colonies résidentielles dans laquelle seulement 154 répondants ont été interrogés. Ma variable dépendante est «transition satisfaisante vers le travail». J'ai constaté que, sur les 154...
J'ai un modèle de régression logistique formé que j'applique à un ensemble de données de test. La variable dépendante est binaire (booléenne). Pour chaque échantillon de l'ensemble de données de test, j'applique le modèle de régression logistique pour générer un% de probabilité que la variable...
J'ai un modèle logit qui propose un nombre compris entre 0 et 1 pour de nombreux cas, mais comment pouvons-nous interpréter cela? Prenons un cas avec un logit de 0,20 Pouvons-nous affirmer qu'il existe une probabilité de 20% qu'un cas appartient au groupe B par rapport au groupe A? est-ce la bonne...
Récemment, j'ai commencé à étudier l'apprentissage automatique, mais je n'ai pas réussi à saisir l'intuition derrière la régression logistique . Voici les faits sur la régression logistique que je comprends. Comme base d'hypothèse, nous utilisons la fonction sigmoïde . Je comprends pourquoi c'est...
Supposons que je vais faire une régression logistique univariée sur plusieurs variables indépendantes, comme ceci: mod.a <- glm(x ~ a, data=z, family=binominal("logistic")) mod.b <- glm(x ~ b, data=z, family=binominal("logistic")) J'ai fait une comparaison de modèle (test de rapport de...
J'ai des données d'une expérience d'enquête dans laquelle les répondants ont été assignés au hasard à l'un des quatre groupes: > summary(df$Group) Control Treatment1 Treatment2 Treatment3 59 63 62 66 Bien que les trois groupes de traitement varient légèrement dans le stimulus appliqué, la...
Comme nous le savons tous, il existe 2 méthodes pour évaluer le modèle de régression logistique et elles testent des choses très différentes Puissance prédictive: Obtenez une statistique qui mesure dans quelle mesure vous pouvez prédire la variable dépendante en fonction des variables...
Je veux savoir pourquoi la régression logistique est appelée un modèle linéaire. Il utilise une fonction sigmoïde, qui n'est pas linéaire. Alors pourquoi la régression logistique est-elle un modèle
J'examine un article qui a l'expérience biologique suivante. Un dispositif est utilisé pour exposer les cellules à différentes quantités de contrainte de cisaillement fluide. À mesure qu'une plus grande contrainte de cisaillement est appliquée aux cellules, un plus grand nombre d'entre elles...
Existe-t-il une relation entre la régression et l'analyse discriminante linéaire (LDA)? Quelles sont leurs similitudes et leurs différences? Cela fait-il une différence s'il y a deux classes ou plus de deux
Est-il possible d'effectuer une régression si toutes les variables dépendantes et indépendantes sont des variables
Supposons que je veuille créer un modèle de régression logistique qui puisse estimer la probabilité d'occurrence de certaines espèces animales vivant sur des arbres en fonction des caractéristiques des arbres (hauteur fe). Comme toujours, mon temps et mon argent sont limités, je ne peux donc...
J'ai une question sur la sémantique sur laquelle j'aimerais avoir l'avis de mes collègues statisticiens. Nous savons que des modèles tels que la logistique, Poisson, etc. tombent sous l'égide de modèles linéaires généralisés. Le modèle comprend des fonctions non linéaires des paramètres, qui...
J'ai vu deux types de formulations de pertes logistiques. On peut facilement montrer qu'ils sont identiques, la seule différence est la définition de l'étiquette yyy . Formulation / notation 1, y∈{0,+1}y∈{0,+1}y \in \{0, +1\} : L(y,βTx)=−ylog(p)−(1−y)log(1−p)L(y,βTx)=−ylog(p)−(1−y)log(1−p)...
Quelqu'un pourrait-il me conseiller sur la façon d'interpréter les estimations à partir d'une régression logistique en utilisant un lien de cloglog? J'ai installé le modèle suivant dans lme4: glm(cbind(dead, live) ~ time + factor(temp) * biomass, data=mussel, family=binomial(link=cloglog)) Par...
Les données ont de nombreuses fonctionnalités (par exemple 100) et le nombre d'instances est comme 100 000. Les données sont rares. Je veux ajuster les données en utilisant une régression logistique ou svm. Comment savoir si les fonctionnalités sont linéaires ou non linéaires afin de pouvoir...
Quelle est la différence entre la régression logistique et la régression logit? Je comprends qu'ils sont similaires (ou même la même chose), mais quelqu'un pourrait-il expliquer la différence (s) entre ces deux? Est-ce une question de