প্রশ্ন ট্যাগ «logistic»

আমি বুঝতে চাই যে কীভাবে লজিস্টিক রিগ্রেশন অনুমানের জন্য পূর্বাভাস অন্তর তৈরি করা যায় । আমাকে কোলেটের মডেলিং বাইনারি ডেটা , ২ য় এড p.98-99 এ পদ্ধতি অনুসরণ করার পরামর্শ দেওয়া হয়েছিল । এই পদ্ধতিটি বাস্তবায়িত করার পরে এবং এটির আর এর সাথে তুলনা করার পরে predict.glm, আমি আসলে মনে …

20 r  regression  confidence-interval  logistic  prediction-interval 

আমি সর্বদা লজিস্টিক রিগ্রেশনকে দ্বিপদী রিগ্রেশনের একটি বিশেষ কেস হিসাবে বিবেচনা করেছি যেখানে লিঙ্ক ফাংশনটি লজিস্টিক ফাংশন (পরিবর্তে, বলুন, একটি প্রবিট ফাংশন)। আমার কাছে থাকা অন্য প্রশ্নের উত্তরগুলি পড়া থেকে , যদিও মনে হচ্ছে আমি বিভ্রান্ত হতে পারি এবং একটি লজিস্টিক লিঙ্কের সাথে লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং দ্বিপদী রিগ্রেশন মধ্যে পার্থক্য …

20 regression  logistic  binomial 

আমি জেএমপিতে একটি বহুজাতিক লগিট মডেল চালিয়েছিলাম এবং এর ফলাফল ফিরে পেয়েছি যার মধ্যে প্রতিটি প্যারামিটার অনুমানের জন্য এআইসি পাশাপাশি চি-স্কোয়ার্ড পি-মানগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকে। মডেলটির একটি স্বতন্ত্র ফলাফল এবং 7 শ্রেণিবদ্ধ ব্যাখ্যামূলক ওয়ার রয়েছে has আমি তখন যা ভাবলাম ঠিক সেই একই মডেলটি আর-তে তৈরি করবে, নেট প্যাকেজে multinomফাংশনটি ব্যবহার …

20 r  logistic  multinomial  logit  jmp 

যথার্থতা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: p = true positives / (true positives + false positives) এটি সঠিক যে, 0 true positivesএবং false positivesকাছে যাওয়ার সাথে সাথে নির্ভুলতা 1 এ পৌঁছেছে? প্রত্যাহার জন্য একই প্রশ্ন: r = true positives / (true positives + false negatives) আমি বর্তমানে একটি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা বাস্তবায়ন …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

ঠিক আছে, আমার একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন আছে এবং predict()আমার অনুমানের উপর ভিত্তি করে সম্ভাব্যতা বক্ররেখা বিকাশের জন্য ফাংশনটি ব্যবহার করেছি। ## LOGIT MODEL: library(car) mod1 = glm(factor(won) ~ as.numeric(bid), data=mydat, family=binomial(link="logit")) ## PROBABILITY CURVE: all.x <- expand.grid(won=unique(won), bid=unique(bid)) y.hat.new <- predict(mod1, newdata=all.x, type="response") plot(bid<-000:1000,predict(mod1,newdata=data.frame(bid<-c(000:1000)),type="response"), lwd=5, col="blue", type="l") এটি দুর্দান্ত তবে …

20 r  logistic  confidence-interval 

মনে করুন আমি কোনও ধরণের অনুপাত বা শতাংশের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি মডেল তৈরি করতে চাই। উদাহরণস্বরূপ, আসুন আমি বলি যে আমি কোন পার্টিতে অংশ নেবে এমন ছেলেদের তুলনায় বনামের সংখ্যা সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে চাই এবং মডেলটিতে আমি যে পার্টির বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করতে পারি সেগুলি পার্টির জন্য বিজ্ঞাপনের পরিমাণ, ভেন্যুর …

20 regression  logistic 

আমি একটি কাগজে লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার বুঝতে চেষ্টা করে খুব কষ্ট করে যাচ্ছি। কাগজ প্রাপ্তিসাধ্য এখানে ছানি অস্ত্রোপচারের সময় জটিলতার সম্ভাবনা ভবিষ্যদ্বাণী করা লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করে। আমাকে বিভ্রান্ত করার মতো বিষয়টি হ'ল কাগজটি এমন একটি মডেল উপস্থাপন করে যা নীচে বর্ণিত বেসলাইনটিকে 1 এর বিজোড় অনুপাত নির্ধারণ করে: যে …

20 logistic  odds-ratio 

রাজা এবং জেং (2001) এর বিরল ইভেন্ট বায়াস সংশোধন কখন এবং কীভাবে প্রয়োগ করবেন সে সম্পর্কে ক্রসভিলেটেডের বেশ কয়েকটি প্রশ্ন রয়েছে । আমি আলাদা কিছু সন্ধান করছি: একটি ন্যূনতম সিমুলেশন-ভিত্তিক প্রদর্শন যা পক্ষপাতিত্ব বিদ্যমান that বিশেষত, কিং এবং জেং রাজ্য "... বিরল ইভেন্টের ডেটাতে সম্ভাব্যতার বায়াসগুলি হাজারে নমুনা আকারের সাথে …

19 r  logistic  simulation  bias  rare-events 

আমি এখান থেকে লজিস্টিক রিগ্রেশন একটি বাস্তবায়ন পরীক্ষা করছি । আমি এই নিবন্ধটি পড়ার পরে, মনে হচ্ছে গুরুত্বপূর্ণ অংশটি সিগময়েড ফাংশন নির্ধারণ করার জন্য সেরা সহগের সন্ধান করা। সুতরাং আমি কেবল অবাক হয়েছি কেন এই পদ্ধতিটিকে "লজিস্টিক রিগ্রেশন" বলা হয়। এটি কি লগারিদমিক ফাংশনের সাথে সম্পর্কিত? এটি আরও ভালভাবে বুঝতে …

19 regression  machine-learning  logistic 

লজিস্টিক রিগ্রেশনে শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের জন্য z মানগুলি ব্যাখ্যা করতে আমার সমস্যা হচ্ছে। নীচের উদাহরণে আমার 3 শ্রেণি সহ একটি স্পষ্টতাল পরিবর্তনশীল আছে এবং z মান অনুসারে, CLASS2 প্রাসঙ্গিক হতে পারে অন্যগুলি না থাকলে। তবে এখন এর অর্থ কী? যে আমি অন্য ক্লাস এক একীকরণ করতে পারি? পুরো পরিবর্তনটি ভাল ভবিষ্যদ্বাণীকারী …

19 r  logistic  categorical-data  feature-selection  categorical-encoding 

যদি আমি সঠিকভাবে বুঝতে পারি, কোনও মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমটিতে, মডেলটিকে তার অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে হবে, যখন মডেলটি নতুন ক্ষেত্রেগুলির জন্য ভুল ভবিষ্যদ্বাণী দেয়, অবশ্যই এটি নতুন পর্যবেক্ষণের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে হবে এবং সময়ের সাথে সাথে, মডেলটি আরও উন্নততর হয়ে উঠবে । আমি দেখতে পাই না যে লজিস্টিক রিগ্রেশনটির এই …

19 machine-learning  logistic  random-forest 

আমার একটি নিয়মিত নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল, স্বাচ্ছন্দতা রয়েছে যা 1 (সহজ নয়) থেকে 5 (খুব সহজ) এর মধ্যে রয়েছে। স্বতন্ত্র কারণগুলির মানগুলিতে বৃদ্ধি বর্ধিত স্বাচ্ছন্দ্যের রেটিংয়ের সাথে সম্পর্কিত। আমার দুটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল ( condAএবং condB) শ্রেণিবদ্ধ, প্রতিটি 2 স্তরের এবং 2 ( abilityA, abilityB) অবিচ্ছিন্ন। আমি আরে অর্ডিনাল প্যাকেজটি ব্যবহার করছি …

19 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

আমি একটি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল তৈরি করছি যা একটি মেয়াদ শেষে কোনও শিক্ষার্থীর সাফল্যের সম্ভাবনা পূর্বাভাস দেয়। শিক্ষার্থী সফল হয় বা ব্যর্থ হয় কিনা সে সম্পর্কে আমি বিশেষভাবে আগ্রহী, যেখানে সাফল্য সাধারণত সংজ্ঞা দেওয়া হয় মোট সম্ভাব্য পয়েন্টগুলির মধ্যে 70% বা তার বেশি পয়েন্ট অর্জন করা। আমি যখন মডেলটি নিযুক্ত করি …

19 time-series  machine-learning  logistic 

লজিস্টিক রিগ্রেশন অপ্টিমাইজেশনের জন্য নিউটনের পদ্ধতিটি কেন পুনরুক্তিযুক্ত ন্যূনতম স্কোয়ার্স বলা হয়? এটি আমার কাছে স্পষ্ট বলে মনে হচ্ছে না কারণ লজিস্টিক ক্ষতি এবং সর্বনিম্ন স্কোয়ার ক্ষতি সম্পূর্ণ ভিন্ন জিনিস।

19 logistic  generalized-linear-model  optimization  irls  fisher-scoring 

আমি বুঝতে চেষ্টা করছি যে কীভাবে লজিস্টিক রিগ্রেশন দ্বিপদী বিতরণ ব্যবহার করে। ধরা যাক আমি পাখিতে বাসা সাফল্য অধ্যয়ন করছি। বাসা সফল হওয়ার সম্ভাবনা 0.6। দ্বিপদী বিতরণ ব্যবহার করে, আমি এন ট্রায়াল প্রদত্ত r সাফল্যের সম্ভাবনা গণনা করতে পারি (পড়া নীড়ের সংখ্যা)। তবে মডেলিং প্রসঙ্গে দ্বিপদী বিতরণ কীভাবে ব্যবহৃত হয়? …

19 logistic  binomial