Saya memiliki model yang pas (dari literatur). Saya juga punya data mentah untuk variabel prediktif. Apa persamaan yang harus saya gunakan untuk mendapatkan probabilitas? Pada dasarnya, bagaimana cara menggabungkan data mentah dan koefisien untuk mendapatkan
Kami sedang bekerja dengan beberapa regresi logistik dan kami telah menyadari bahwa probabilitas estimasi rata-rata selalu sama dengan proporsi yang dalam sampel; yaitu, rata-rata nilai yang dipasang sama dengan rata-rata sampel. Adakah yang bisa menjelaskan alasannya atau memberikan referensi di...
Ini adalah posting pertama saya di StackExchange, tetapi saya telah menggunakannya sebagai sumber daya selama beberapa waktu, saya akan melakukan yang terbaik untuk menggunakan format yang sesuai dan melakukan pengeditan yang sesuai. Juga, ini adalah pertanyaan multi-bagian. Saya tidak yakin apakah...
Pertanyaan Saya berjuang untuk memahami bagaimana prediksi disimpan dalam interval ketika melakukan klasifikasi biner dengan Gradient Boosting.[0,1][0,1][0,1] Asumsikan kita sedang mengerjakan masalah klasifikasi biner, dan fungsi tujuan kita adalah hilangnya log, , di mana adalah variabel target...
Saya punya pertanyaan tentang bias variabel yang dihilangkan dalam regresi logistik dan linier. Katakanlah saya menghilangkan beberapa variabel dari model regresi linier. Berpura-pura bahwa variabel-variabel yang dihilangkan tersebut tidak berkorelasi dengan variabel yang saya sertakan dalam...
Saya memiliki dua kelompok subjek, A, dan B, masing-masing dengan ukuran sekitar 400, dan sekitar 300 prediktor. Tujuan saya adalah untuk membangun model prediksi untuk variabel respons biner. Pelanggan saya ingin melihat hasil penerapan model yang dibangun dari A pada B. (Dalam bukunya, "Strategi...
Saya baru saja membaca tentang ukuran penyimpangan untuk regresi logistik. Namun, bagian yang disebut model jenuh tidak jelas bagi saya. Saya melakukan pencarian Google yang ekstensif tetapi tidak ada hasil yang menjawab pertanyaan saya. Sejauh ini saya menemukan bahwa model jenuh memiliki...
Data Dasar : Saya memiliki ~ 1.000 orang yang ditandai dengan penilaian: '1,' [baik] '2,' [tengah] atau '3' [buruk] - ini adalah nilai yang saya coba prediksi untuk orang-orang di masa depan . Selain itu, saya memiliki beberapa informasi demografis: jenis kelamin (kategorikal: M / F), usia (angka:...
Saya memiliki variabel numerik yang ternyata tidak signifikan dalam model regresi logistik multivariat. Namun, ketika saya mengelompokkannya menjadi kelompok, tiba-tiba itu menjadi signifikan. Ini sangat kontra-intuitif bagi saya: ketika mengelompokkan variabel, kami memberikan beberapa...
Dalam Regresi Logistik, adakah kebutuhan untuk mempedulikan multikolinieritas seperti halnya Anda akan menggunakan regresi OLS langsung? Misalnya, dengan regresi logistik, di mana terdapat multikolinieritas, apakah Anda harus berhati-hati (seperti halnya dalam regresi OLS) dengan mengambil...
Pertanyaan saya adalah: Apa hubungan matematis antara distribusi Beta dan koefisien model regresi logistik ? Sebagai ilustrasi: fungsi logistik (sigmoid) diberikan oleh f(x)=11+exp(−x)f(x)=11+exp(−x)f(x) = \frac{1}{1+\exp(-x)} dan digunakan untuk memodelkan probabilitas dalam model regresi...
Saya menemukan beberapa pro analisis diskriminan dan saya punya pertanyaan tentang mereka. Begitu: Ketika kelas dipisahkan dengan baik, estimasi parameter untuk regresi logistik secara mengejutkan tidak stabil. Koefisien bisa menuju tak terhingga. LDA tidak menderita masalah ini. Jika jumlah...
Saya mencoba menggunakan kuadrat kerugian untuk melakukan klasifikasi biner pada kumpulan data mainan. Saya menggunakan mtcarskumpulan data, menggunakan mil per galon dan berat untuk memprediksi jenis transmisi. Plot di bawah ini menunjukkan dua jenis data tipe transmisi dalam warna berbeda, dan...
Saya tahu bahwa residual Pearson terstandarisasi diperoleh dengan cara probabilistik tradisional: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} dan Deviance Residuals diperoleh melalui cara yang lebih statistik (kontribusi setiap titik terhadap...
Dalam studi saya, saya akan mengukur beban kerja dengan beberapa metrik. Dengan variabilitas denyut jantung (HRV), aktivitas electrodermal (EDA) dan dengan skala subjektif (IWS). Setelah normalisasi, IWS memiliki tiga nilai: Beban kerja lebih rendah dari biasanya Beban kerja rata-rata Beban kerja...
Seperti yang saya pahami, jaringan saraf tiruan perceptron / single-layer dengan fungsi aktivasi sigmoid logistik adalah model yang sama dengan regresi logistik. Kedua model diberikan oleh persamaan: F(x)=11−e−βXF(x)=11−e−βXF(x) = \frac{1}{1-e^{-\beta X}} Algoritma pembelajaran perceptron...
Gambar 1. Fungsi Logistik Gambar 2. Fungsi Sigmoid apakah ini lebih seperti jenis fungsi sigmoid umum di mana Anda bisa memiliki nilai maksimum yang lebih tinggi?
Saya membuat model regresi logistik menggunakan glm di R. Saya memiliki dua variabel independen. Bagaimana saya bisa memplot batas keputusan model saya di sebar plot dua variabel. Misalnya, bagaimana saya bisa menggambar gambar seperti: http://onlinecourses.science.psu.edu/stat557/node/55 Terima...
Saya memiliki dataset di mana tingkat kejadiannya sangat rendah (40.000 dari ). Saya menerapkan regresi logistik untuk ini. Saya telah berdiskusi dengan seseorang di mana keluar bahwa regresi logistik tidak akan memberikan matriks kebingungan yang baik pada data tingkat kejadian yang rendah. Tetapi...
Saya sudah memikirkan masalah ini. Fungsi logistik yang biasa untuk memodelkan data biner adalah: Namun adalah fungsi logit, yang merupakan kurva berbentuk S , selalu yang terbaik untuk memodelkan data? Mungkin Anda memiliki alasan untuk percaya bahwa data Anda tidak mengikuti kurva berbentuk S...