Perguntas com a marcação «separation»

A separação ocorre quando algumas classes de um resultado categórico podem ser perfeitamente distinguidas por uma combinação linear de outras variáveis.

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O modelo de regressão logística não converge

Tenho alguns dados sobre voos de companhias aéreas (em um quadro de dados chamado flights) e gostaria de ver se o tempo de voo tem algum efeito na probabilidade de chegada significativamente atrasada (ou seja, 10 ou mais minutos). Imaginei que usaria regressão logística, com o tempo de vôo como...

r logistic separation
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Existe alguma explicação intuitiva sobre por que a regressão logística não funciona para um caso de separação perfeito? E por que adicionar regularização irá corrigi-lo?

Temos muitas boas discussões sobre a separação perfeita na regressão logística. Por exemplo, a regressão logística em R resultou em perfeita separação (fenômeno de Hauck-Donner). O que agora? e o modelo de regressão logística não converge . Pessoalmente, ainda acho que não é intuitivo por que será...

logistic generalized-linear-model optimization intuition separation
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Pacote GBM vs. Caret usando GBM

Estive usando o ajuste de modelo caret, mas depois executei novamente o modelo usando o gbmpacote. Entendo que o caretpacote usa gbme a saída deve ser a mesma. No entanto, apenas um teste rápido usando data(iris)mostra uma discrepância no modelo de cerca de 5% usando RMSE e R ^ 2 como métrica de...

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R / mgcv: Por que os produtos tensores te () e ti () produzem superfícies diferentes?

O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1,...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa