Qual é a diferença entre o modelo Logit e Probit ? Estou mais interessado aqui em saber quando usar a regressão logística e quando usar o Probit. Se houver alguma literatura que o defina usando R , isso também seria
Talvez o conceito, por que é usado, e um
Li que "a distância euclidiana não é uma boa distância em grandes dimensões". Acho que essa afirmação tem algo a ver com a maldição da dimensionalidade, mas o que exatamente? Além disso, o que são 'altas dimensões'? Tenho aplicado clustering hierárquico usando distância euclidiana com 100 recursos....
Pesquisou alta e baixa e não conseguiu descobrir o que a AUC, como relacionada à previsão, significa ou
O AIC e o BIC são os dois métodos de avaliação do ajuste do modelo penalizados pelo número de parâmetros estimados. Pelo que entendi, o BIC penaliza mais os modelos por parâmetros livres do que o AIC. Além de uma preferência baseada no rigor dos critérios, existem outros motivos para preferir a AIC...
Eu gostaria de implementar um algoritmo para seleção automática de modelo. Estou pensando em fazer regressão gradual, mas qualquer coisa serve (porém, deve ser baseada em regressões lineares). Meu problema é que não consigo encontrar uma metodologia ou uma implementação de código aberto (estou...
Se você tiver uma variável que separa perfeitamente os zeros e os da variável de destino, R produzirá a seguinte mensagem de aviso "separação perfeita ou quase perfeita": Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Ainda temos o modelo, mas as estimativas do...
Eu entendo as diferenças formais entre eles, o que eu quero saber é quando é mais relevante usar um vs. o outro. Eles sempre fornecem informações complementares sobre o desempenho de um determinado sistema de classificação / detecção? Quando é razoável fornecer os dois, digamos, em um artigo?...
Qual é a diferença entre regressão linear e regressão logística? Quando você usaria cada
Certas hipóteses podem ser testadas usando o teste t de Student (talvez usando a correção de Welch para variações desiguais no caso de duas amostras) ou por um teste não-paramétrico, como o teste de ranking assinado emparelhado de Wilcoxon, o teste U de Wilcoxon-Mann-Whitney, ou o teste de sinal...
Ajustar uma regressão logística usando lme4 termina com Error in mer_finalize(ans) : Downdated X'X is not positive definite. Uma causa provável desse erro é aparentemente uma deficiência de classificação. O que é deficiência de classificação e como devo
Ao resolver problemas de negócios usando dados, é comum que pelo menos uma suposição de que a subclasse de estatísticas clássicas seja inválida. Na maioria das vezes, ninguém se incomoda em verificar essas suposições para que você nunca saiba. Por exemplo, que muitas das métricas comuns da Web são...
Ok, acho que tenho uma amostra decente o suficiente, levando em consideração a regra geral 20: 1: uma amostra bastante grande (N = 374) para um total de 7 variáveis preditoras de candidatos. Meu problema é o seguinte: qualquer que seja o conjunto de variáveis preditoras que eu use, as...
Estou interessado em calcular a área sob a curva (AUC), ou a estatística c, manualmente para um modelo de regressão logística binária. Por exemplo, no conjunto de dados de validação, tenho o valor verdadeiro da variável dependente, retenção (1 = retido; 0 = não retido), bem como um status de...
Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67,...
Como a Regressão Logística é um modelo de classificação estatística que lida com variáveis dependentes categóricas, por que não é chamado de Classificação Logística ? O nome "Regressão" não deve ser reservado aos modelos que lidam com variáveis dependentes...
Para regressão linear, podemos verificar os gráficos de diagnóstico (gráficos de resíduos, gráficos de QQ normal, etc.) para verificar se as suposições de regressão linear são violadas. Para regressão logística, estou tendo problemas para encontrar recursos que expliquem como diagnosticar o ajuste...
No curso de aprendizado de máquina de Andrew Ng , ele introduz a regressão linear e a regressão logística e mostra como ajustar os parâmetros do modelo usando a descida do gradiente e o método de Newton. Eu sei que a descida gradiente pode ser útil em algumas aplicações de aprendizado de máquina...
Embora todas as imagens no conjunto de dados MNIST estejam centralizadas, em uma escala semelhante e com a face para cima sem rotações, elas têm uma variação significativa de manuscrito que me intriga como um modelo linear atinge uma precisão de classificação tão alta. Tanto quanto eu consigo...
Em quais casos um deve preferir um ao outro? Encontrei alguém que reivindica uma vantagem para Kendall, por razões pedagógicas , existem outras