O Support Vector Machines com kernel de função de base radial é um classificador supervisionado de uso geral. Embora conheça os fundamentos teóricos desses SVMs e seus pontos fortes, não conheço os casos em que eles são o método preferido. Então, existe uma classe de problemas para os quais os...
Estou trabalhando em um conjunto de dados. Depois de usar algumas técnicas de identificação de modelos, criei um modelo ARIMA (0,2,1). Usei a detectIOfunção no pacote TSAem R para detectar um outlier inovador (IO) na 48ª observação do meu conjunto de dados original. Como faço para incorporar esse...
Para um exemplo simples, assuma que existem dois modelos de regressão linear Modelo 1 tem três preditores, x1a, x2b, ex2c O modelo 2 possui três preditores do modelo 1 e dois preditores adicionais x2aex2b Existe uma equação de regressão populacional em que a variação populacional explicada é...
Estou conduzindo uma regressão logística com um resultado binário (iniciar e não iniciar). Minha mistura de preditores são todas variáveis contínuas ou dicotômicas. Usando a abordagem Box-Tidwell, um dos meus preditores contínuos viola potencialmente a suposição de linearidade do logit. Não há...
Considere amostragem de dados a partir de uma população de tamanho NNN da seguinte forma: Para k=1,...,Nk=1,...,Nk=1, ..., N Observar o status individual de "doença" de kkk Se eles tiverem a doença, inclua-os na amostra com probabilidade pk1pk1p_{k1} Se eles não tiverem a doença, inclua-os com...
Estou confuso com declarações em uma página da UCLA sobre regressão logística de efeitos mistos. Eles mostram uma tabela de coeficientes de efeitos fixos ao se ajustar a esse modelo e o primeiro parágrafo abaixo parece interpretar os coeficientes exatamente como uma regressão logística normal. Mas...
A regressão logística modela as chances de log de um evento como um conjunto de preditores. Ou seja, log (p / (1-p)) em que p é a probabilidade de algum resultado. Assim, a interpretação dos coeficientes de regressão logística bruta para alguma variável (x) deve estar na escala de chances de log....
Para melhor fazer minha pergunta, forneci algumas das saídas de um modelo com 16 variáveis ( fit) e um modelo com 17 variáveis ( fit2) abaixo (todas as variáveis preditivas nesses modelos são contínuas, onde a única diferença entre esses modelos é que fitnão contém a variável 17...
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...
Eu encontrei este post: Sim. O coeficiente reflete a alteração nas chances de log para cada incremento de alteração no preditor ordinal. Essa especificação de modelo (muito comum) pressupõe que o preditor tenha um impacto linear em seus incrementos. Para testar a suposição, você pode comparar um...
Estou tentando entender o uso da regressão logística nas tabelas de contingência 2x2 e ix2. Por exemplo, usando isso como um exemplo Qual é a diferença entre usar o teste qui-quadrado e usar regressão logística? Que tal uma tabela com vários fatores nominais (tabela Ix2) como esta: Existe uma...
Tenho uma pergunta sobre a validade do uso do RMSE (Root Mean Squared Error) para comparar diferentes modelos logísticos. A resposta é ou 0ou 1e as previsões são probabilidades entre 0- 1? A maneira aplicada abaixo também é válida com as respostas binárias? # Using
Para uma tabela , duas maneiras de fazer inferência na tabela são através do teste exato de Fisher e também de uma regressão logística.2 × 22×22 \times 2 Foi-me dito que, usando um teste exato de Fisher, estamos interessados apenas na presença de associação. Mas, com uma regressão logística,...
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...
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...
Estou executando uma regressão logística binária com 3 variáveis numéricas. Estou suprimindo a interceptação nos meus modelos, pois a probabilidade deve ser zero se todas as variáveis de entrada forem zero. Qual é o número mínimo de observações que devo
Isso deve ocorrer --- a previsão de coisas que estão presas entre 0 e 1. Na minha série, eu suspeito que um componente de auto-regressão e também um componente de reversão de média, então eu quero algo que possa interpretar como um ARIMA - mas não quero que ele atinja 1000% no futuro . Você...
Os seguintes enxertos são retirados deste artigo . Eu sou novato no bootstrap e estou tentando implementar o bootstrap paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para o modelo misto linear com o R bootpacote. Código R Aqui está o meu
Digamos que estou construindo um modelo de regressão logística em que a variável dependente é binária e pode assumir os valores ou . Seja as variáveis independentes - existem variáveis independentes. Digamos que para a ésima variável independente, a análise bivariada mostra uma tendência em...
Eu estava aprendendo auto-aprendizado. Encontrei esta seção da página da Wikipedia sobre regressão logística , onde ela afirma Como o modelo pode ser expresso como um modelo linear generalizado (veja abaixo), para 0 Parece-me que posso reformular uma configuração de regressão logística em uma...