Tenho dados de pesquisas grandes, uma variável de resultado binário e muitas variáveis explicativas, incluindo binárias e contínuas. Estou construindo conjuntos de modelos (experimentando com GLM e GLM misto) e usando abordagens teóricas da informação para selecionar o modelo superior. Examinei...
Provavelmente, estou lidando com um problema que provavelmente já foi resolvido centenas de vezes antes, mas não tenho certeza de onde encontrar a resposta. Ao meio de regressão logística, dadas muitas características tentando prever um valor categórico binário y , estou interessado em selecionar...
Eu tenho um problema com 6 classes. Portanto, construo um classificador multiclasse, da seguinte maneira: para cada classe, tenho um classificador de Regressão Logística, usando Um vs. Todos, o que significa que tenho 6 classificadores diferentes. Posso relatar uma matriz de confusão para cada um...
Ao modelar proporções contínuas (por exemplo, cobertura proporcional da vegetação em quadrats da pesquisa ou proporção de tempo envolvido em uma atividade), a regressão logística é considerada inadequada (por exemplo, Warton & Hui (2011 ). Em vez disso, a regressão OLS após transformar as...
Meu entendimento do SVM é que é muito semelhante a uma regressão logística (LR), ou seja, uma soma ponderada de recursos é passada para a função sigmóide para obter uma probabilidade de pertencer a uma classe, mas em vez da perda de entropia (logística) cruzada função, o treinamento é realizado...
Devo confessar que nunca ouvi falar desse termo em nenhuma das minhas aulas, graduação ou pós-graduação. O que significa uma regressão logística ser bayesiana? Estou procurando uma explicação com uma transição da logística regular para a logística bayesiana semelhante à seguinte: Esta é a equação...
Estou reproduzindo um exemplo dos modelos Generalizado, Linear e Misto . Meu MWE está abaixo: 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,...
Preciso apresentar informações sobre os principais preditores de votação de um candidato usando dados de uma pesquisa de opinião pública. Fiz uma regressão logística usando todas as variáveis importantes, mas não consigo encontrar uma boa maneira de apresentar essas informações. Meu cliente não...
Eu tenho 100.000 observações (9 variáveis indicadoras fictícias) com 1000 positivos. A regressão logística deve funcionar bem neste caso, mas a probabilidade de corte me intriga. Na literatura comum, escolhemos um ponto de corte de 50% para prever 1s e 0s. Não posso fazer isso, pois meu modelo...
Eu tinha algumas perguntas sobre a interpretação de odds ratio para variáveis contínuas na regressão logística. Sinto que essas são perguntas básicas sobre regressão logística (e provavelmente sobre regressão em geral) e, embora tenha um pouco de vergonha de não saber as respostas, vou engolir...
Eu posso treinar uma regressão logística Rusando glm(y ~ x, family=binomial(logit))) mas, IIUC, isso otimiza a probabilidade do log. Existe uma maneira de treinar o modelo usando a função de perda linear ( ) (que neste caso é igual à distância total da variação )?eu1 1L1L_1 Ou seja, dado um...
Suponha que um modelo de regressão logística seja usado para prever se um comprador online comprará um produto (resultado: compra), depois que ele clicar em um conjunto de anúncios online (preditores: Ad1, Ad2 e Ad3). O resultado é uma variável binária: 1 (comprada) ou 0 (não comprada). Os...
Estou construindo um modelo de propensão usando regressão logística para um cliente utilitário. Minha preocupação é que, do total da amostra, minhas contas 'ruins' sejam de apenas 5% e o restante seja bom. Estou prevendo 'ruim'. O resultado será enviesado? Qual é a proporção ótima de ruim para...
Quando é útil a transformação do peso da evidência (WOE) das variáveis categóricas? O exemplo pode ser visto na transformação WOE (Assim, para uma resposta , & um preditor categórica com categorias, & sucessos de ensaios no âmbito do th categoria de este preditor, o AI para o th...
A estatística razão de verossimilhança (também conhecida como desvio) G2G2G^2e o teste de falta de ajuste (ou qualidade de ajuste) são bastante simples de obter para um modelo de regressão logística (ajuste usando a glm(..., family = binomial)função) em R. No entanto, pode ser fácil ter algumas...
Estou tentando determinar se probabilidades simples funcionarão para o meu problema ou se será melhor usar (e aprender sobre) métodos mais sofisticados, como regressão logística. A variável de resposta nesse problema é uma resposta binária (0, 1). Eu tenho um número de variáveis preditoras que...
Quais são as premissas apropriadas da regressão logística multinomial? E quais são os melhores testes para satisfazer essas suposições usando o SPSS
Eu tenho o modelo para a regressão logística para multiclasse, que é dada por P( Y= j | X( I )) = exp( θTjX( I ))1 + ∑km = 1exp( θTmX( I ))P(Y=j|X(i))=exp(θjTX(i))1+∑m=1kexp(θmTX(i)) P(Y=j|X^{(i)}) = \frac{\exp(\theta_j^TX^{(i)})}{1+ \sum_{m=1}^{k}\exp(\theta_m^T X^{(i)})} onde k é o número...
Estou executando uma análise sobre a probabilidade de inadimplência de empréstimos usando regressão logística e florestas aleatórias. Quando uso regressão logística, a previsão é sempre '1' (o que significa bom empréstimo). Eu nunca vi isso antes e não sei por onde começar em termos de tentar...
Na regressão logística, um odds ratio de 2 significa que o evento é 2 vezes mais provável, dado um aumento de uma unidade no preditor. Na regressão de Cox, uma taxa de risco de 2 significa que o evento ocorrerá duas vezes mais a cada momento, dado um aumento de uma unidade no preditor. Não são...