প্রশ্ন ট্যাগ «logistic»

আমার ফর্মটির একটি জিএলএমএম রয়েছে: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) আমি যখন ব্যবহার করি drop1(model, test="Chi"), তখন আমি Anova(model, type="III")গাড়ি প্যাকেজটি ব্যবহার করি বা না থেকে তার চেয়ে আলাদা ফলাফল পাই summary(model)। এই দ্বিতীয় দুটি একই উত্তর দেয়। একগুচ্ছ মনগড়া তথ্য …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

যেমনটি আমি এটি বুঝতে পারি, একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন থেকে এক্সপেনসেটেড বিটা মান হ'ল নির্ভরের পরিবর্তনশীল সুদের জন্য সেই পরিবর্তনশীলটির প্রতিকূলতা অনুপাত। তবে মানটি ম্যানুয়ালি গণনা করা বিজোড় অনুপাতের সাথে মেলে না। আমার মডেল অন্যান্য সূচকগুলির মধ্যে বীমা ব্যবহার করে স্টান্টিং (অপুষ্টিজননের একটি পরিমাপ) পূর্বাভাস দিচ্ছে। // Odds ratio from LR, …

10 regression  logistic  interpretation  odds-ratio 

আমি সংগ্রহ সংস্থার জন্য অর্থের পরিমাণের পূর্বাভাস দেওয়ার সর্বোত্তম উপায় নিয়ে আসার চেষ্টা করছি। নির্ভরযোগ্য ভেরিয়েবলটি কেবলমাত্র শূন্য হয় যখন কোনও অর্থ প্রদান করা হয়। বোধগম্য, প্রচুর পরিমাণে শূন্য রয়েছে কারণ বেশিরভাগ লোকের কাছে পৌঁছানো যায় না বা backণ পরিশোধ করতে পারে না। Debtণের পরিমাণ এবং অর্থ প্রদানের সম্ভাবনার মধ্যে …

10 regression  predictive-models  logistic 

মাল্টিক্লাসের জন্য লজিস্টিক রিগ্রেশনের মডেল পেয়েছি যা দ্বারা দেওয়া হয়েছে পি( ওয়াই= জ | এক্স( i )) = Exp( θ)টিঞএক্স( i ))1 + + Σটমি = 1মেপুঃ( θ)টিমিএক্স( i ))পি(ওয়াই=ঞ|এক্স(আমি))=মেপুঃ⁡(θঞটিএক্স(আমি))1+ +Σমি=1টমেপুঃ⁡(θমিটিএক্স(আমি)) P(Y=j|X^{(i)}) = \frac{\exp(\theta_j^TX^{(i)})}{1+ \sum_{m=1}^{k}\exp(\theta_m^T X^{(i)})} যেখানে কে ক্লাসের সংখ্যা, থিটা অনুমান করার জন্য প্যারামিটার হল জেথ ক্লাস দ্বাদশ প্রশিক্ষণের …

10 logistic  multinomial 

বহুজাতিক লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কিত সঠিক অনুমানগুলি কী কী? এবং এসপিএসএস 18 ব্যবহার করে এই অনুমানগুলি মেটাতে সেরা টেস্টগুলি কী কী?

10 logistic  spss  assumptions  multinomial  multinomial-logit 

আমি নির্ধারণ করার চেষ্টা করছি যে সাধারণ সম্ভাবনাগুলি আমার সমস্যার জন্য কাজ করবে বা লজিস্টিক রিগ্রেশন এর মতো আরও পরিশীলিত পদ্ধতি ব্যবহার করা (এবং শিখতে) ভাল হবে কিনা। এই সমস্যার প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল একটি বাইনারি প্রতিক্রিয়া (0, 1)। আমার কাছে প্রচুর পূর্বাভাসকারী ভেরিয়েবল রয়েছে যা সমস্ত শ্রেণিবদ্ধ এবং আনর্ডার্ড নয়। আমি …

10 r  probability  logistic 

লজিস্টিক রিগ্রেশন যেমন ত্রুটির শর্তগুলির ধ্রুবক প্রকরণ এবং অবশিষ্টাংশের স্বাভাবিকতা সম্পর্কিত ত্রুটিগুলি সম্পর্কে কোনও বিশেষ অনুমান রয়েছে? এছাড়াও সাধারণত যখন আপনার পয়েন্ট থাকে যা কুকের দূরত্ব 4 / n এর চেয়ে বড় হয়, আপনি কি সেগুলি সরাবেন? আপনি যদি এগুলি অপসারণ করেন, তবে মুছে ফেলা পয়েন্টগুলির সাথে মডেলটি ভাল কিনা …

10 regression  logistic  residuals  diagnostic  cooks-distance 

আমি এমন কিছু ডেটা মডেলিং করছি যেখানে আমার মনে হয় আমার দুটি ক্রস এলোমেলো প্রভাব রয়েছে। তবে ডেটা সেটটি ভারসাম্যযুক্ত নয় এবং এটির জন্য অ্যাকাউন্ট নেওয়ার জন্য কী করা দরকার তা আমি নিশ্চিত নই। আমার ডেটা ইভেন্টগুলির একটি সেট। একটি ইভেন্ট ঘটে যখন কোনও ক্লায়েন্ট কোনও সরবরাহকারীর সাথে কোনও কাজ …

10 r  mixed-model  random-effects-model  logistic 

আমি কোনও ইউটিলিটি ক্লায়েন্টের জন্য লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করে একটি প্রপেনসিটি মডেল তৈরি করছি। আমার উদ্বেগটি হ'ল মোট নমুনার মধ্যে আমার 'খারাপ' অ্যাকাউন্টগুলি কেবল 5%, এবং বাকী সমস্ত ভাল। আমি 'খারাপ' ভবিষ্যদ্বাণী করছি। ফলাফল কি পক্ষপাতিত্ব করা হবে? ভাল মডেল গড়তে সর্বোত্তম 'খারাপ থেকে ভাল অনুপাত' কী?

10 logistic  modeling 

সম্প্রতি আমি ডিফল্ট-ইভেন্টগুলির সম্ভাবনাগুলি অনুমান করার জন্য প্লাটের এসভিএম-আউটপুটগুলির স্কেলিং ব্যবহার করেছি। আরও সরাসরি বিকল্পগুলি "কার্নেল লজিস্টিক রিগ্রেশন" (কেএলআর) এবং সম্পর্কিত "ইম্পোর্ট ভেক্টর মেশিন" বলে মনে হচ্ছে। সম্ভাব্যতা আউটপুট দেওয়ার জন্য কার্নেল পদ্ধতিটি বর্তমানে শিল্পের অবস্থা বলে কেউ কি বলতে পারে? কেএলআর-এর কোনও আর-বাস্তবায়ন কি বিদ্যমান? আপনার সাহায্যের জন্য আপনাকে …

10 logistic  svm  kernel-trick 

আমাকে প্রচুর স্বাধীন ভেরিয়েবলের সাথে বাইনারি লজিস্টিক রিগ্রেশন করতে হবে। তাদের বেশিরভাগ বাইনারি, তবে কয়েকটি শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের দুটি স্তরেরও বেশি স্তর রয়েছে। এই ধরণের ভেরিয়েবলগুলি মোকাবেলার সেরা উপায় কী? উদাহরণস্বরূপ, তিনটি সম্ভাব্য মান সহ একটি ভেরিয়েবলের জন্য, আমি ধরে নিই যে দুটি ডামি ভেরিয়েবল তৈরি করতে হবে। তারপরে, একটি পদক্ষেপ …

10 logistic  categorical-data  spss  ordinal-data  categorical-encoding 

আমি একটি ইউসিএলএ ওয়েবপৃষ্ঠায় মিশ্র প্রভাবগুলির লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কে বিবৃতিতে বিভ্রান্ত হয়েছি । তারা যেমন একটি মডেল ফিটিং থেকে স্থির প্রতিক্রিয়া সহগের একটি টেবিল দেখায় এবং নীচের প্রথম অনুচ্ছেদে সহগগুলি ঠিক একটি সাধারণ লজিস্টিক রিগ্রেশন এর মতো ব্যাখ্যা করে বলে মনে হয়। তবে তারপরে যখন তারা প্রতিকূল অনুপাতের বিষয়ে কথা …

10 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  random-effects-model 

আমি স্কলার ডকুমেন্টেশন দিয়ে যাচ্ছি তবে আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন প্রসঙ্গে এই ফাংশনগুলির উদ্দেশ্য বুঝতে সক্ষম হই না। কারণ decision_functionএটি বলে যে হাইপারপ্লেন এবং পরীক্ষার উদাহরণগুলির মধ্যে এর দূরত্ব। এই বিশেষ তথ্যটি কীভাবে কার্যকর? এবং এটি কীভাবে সম্পর্কিত predictএবং predict-probaপদ্ধতির সাথে সম্পর্কিত?

10 regression  logistic  prediction  scikit-learn  decision 

আমি এই পোস্টটি খুঁজে পেয়েছি: হ্যাঁ. গুণাগুলি অরডিনাল পূর্বাভাসক পরিবর্তনের প্রতিটি বৃদ্ধির জন্য লগ প্রতিক্রিয়াগুলির পরিবর্তন প্রতিফলিত করে। এই (খুব সাধারণ) মডেল স্পেসিফিকেশন ধরে নেয় অনুমানকারী তার বৃদ্ধি বৃদ্ধি জুড়ে একটি রৈখিক প্রভাব আছে। অনুমানটি পরীক্ষা করার জন্য, আপনি এমন একটি মডেল তুলনা করতে পারবেন যাতে আপনি একক ভবিষ্যদ্বাণী হিসাবে …

10 regression  logistic  references  ordinal-data 

লজিস্টিক রিগ্রেশনে, 2 এর একটি বিভেদ অনুপাতের অর্থ হ'ল ভবিষ্যদ্বাণীকের এক-ইউনিট বৃদ্ধি পেয়ে ইভেন্টটি 2 বার বেশি সম্ভাব্য। কক্স রিগ্রেশনে, 2 এর একটি বিপদ অনুপাত মানে ভবিষ্যদ্বাণীকের এক-ইউনিট বৃদ্ধি পেয়ে ইভেন্টটি প্রতিটি সময়ে প্রায় দ্বিগুণ হয়ে থাকে। এগুলি কি বাস্তবে একই জিনিস নয়? তাহলে আমরা যদি লজিস্টিক রিগ্রেশন-এর প্রতিকূল অনুপাত …

10 logistic  cox-model  odds-ratio  hazard