প্রশ্ন ট্যাগ «logit»

আমি আমার সমস্যাটি একটি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করব। ধরুন আপনি কোনও ব্যক্তির আয়ের ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান এমন কয়েকটি বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়েছে: {বয়স, লিঙ্গ, দেশ, অঞ্চল, শহর} আপনার মতো প্রশিক্ষণ ডেটাসেট রয়েছে train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

আমার কাছে লগিট মডেল রয়েছে যা অনেক ক্ষেত্রে 0 এবং 1 এর মধ্যে একটি সংখ্যা নিয়ে আসে তবে আমরা কীভাবে এটি ব্যাখ্যা করতে পারি? 0.20 এর লগইট দিয়ে একটি মামলা নিতে দেয় আমরা কী দাবি করতে পারি যে 20% সম্ভাবনা আছে যে কেস গ্রুপ বি বনাম গ্রুপ এ সম্পর্কিত? লগিট …

26 regression  logistic  logit 

লজিস্টিক এবং লজিট রিগ্রেশন মধ্যে পার্থক্য কি? আমি বুঝতে পারি যে এগুলি একই (বা এমনকি একই জিনিস) তবে কেউ কি এই দুটিয়ের মধ্যে পার্থক্য (গুলি) ব্যাখ্যা করতে পারে? মতভেদ সম্পর্কে একটি?

21 regression  logistic  terminology  logit  odds 

লগ-লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন মধ্যে পার্থক্যগুলির একটি সুস্পষ্ট তালিকা কি কেউ সরবরাহ করতে পারবেন? আমি বুঝতে পারি যে পূর্ববর্তীটি একটি সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল তবে কখন ব্যবহার করা উচিত সে সম্পর্কে আমি পরিষ্কার নই।

21 regression  logistic  logit  log-linear 

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 

লগইট মডেলটিতে, প্রতিটি স্তরের জন্য ডামি ভেরিয়েবল ব্যবহার করার চেয়ে স্বতন্ত্র অর্ডিনাল ভেরিয়েবলের প্রভাব নির্ধারণের কোনও চতুর উপায় কী?

18 logistic  logit  ordinal-data 

আমার নিম্নলিখিত সম্ভাবনা কার্যকারিতা রয়েছে: Prob=11+e−zProb=11+e−z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} কোথায় z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. আমার মডেলটি দেখে মনে হচ্ছে Pr(Y=1)=11+exp(−[−3.92+0.014×(gender)])Pr(Y=1)=11+exp⁡(−[−3.92+0.014×(gender)])\Pr(Y=1) = \frac{1}{1 + \exp\left(-[-3.92 + 0.014\times(\text{gender})]\right)} ইন্টারসেপ্ট (3.92) এর অর্থ আমি বুঝতে পেরেছি তবে 0.014 এর ব্যাখ্যা কীভাবে দেওয়া যায় তা সম্পর্কে আমি নিশ্চিত। …

18 probability  logistic  logit 

এই জাতীয় কোড ব্যবহার করে কেউ আর-তে লগইট রিগ্রেশন করতে পারে: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 দেখে মনে হচ্ছে অপটিমাইজেশন অ্যালগরিদম রূপান্তরিত হয়েছে - ফিশার স্কোরিং অ্যালগরিদমের পদক্ষেপের সংখ্যা সম্পর্কে তথ্য রয়েছে: Call: glm(formula = …

17 r  generalized-linear-model  optimization  algorithms  logit 

ধরুন আমরা পূরণবাচক প্রতিক্রিয়া আছে y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:\{\text{Bad, Neutral, Good}\} \rightarrow \{1,2,3\} এবং ভেরিয়েবল একটি সেট X:=[x1,x2,x3]X:=[x1,x2,x3]X:=[x_1,x_2,x_3] যে আমরা মনে করি ব্যাখ্যা করবে yyy । তারপরে আমরা y (প্রতিক্রিয়া) এর উপর XXX (ডিজাইন ম্যাট্রিক্স) এর একটি আদেশযুক্ত লজিস্টিক রিগ্রেশন করি ।yyy আনুমানিক সহগ ধরুন x1x1x_1 , কল এটা …

17 logit  odds-ratio  ordered-logit 

আমি কোনও দ্বিপদী লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করছি ব্যবহারকারী যদি কোনও কিছুর উপর ক্লিক করে তার সম্ভাব্যতার সংস্পর্শে has_xবা has_yপ্রভাবিত করে তবে তা চিহ্নিত করতে। আমার মডেলটি নিম্নলিখিত: fit = glm(formula = has_clicked ~ has_x + has_y, data=df, family = binomial()) এটি আমার মডেল থেকে আউটপুট: Call: glm(formula = has_clicked ~ …

15 regression  logistic  standard-error  logit 

লগইট বা প্রবিট মডেলটিতে চয়নসেন সহগের একযোগে সমতার জন্য কীভাবে পরীক্ষা করবেন? স্ট্যান্ডার্ড পদ্ধতির কী এবং শিল্প পদ্ধতির অবস্থা কী?

14 hypothesis-testing  logit  probit 

অনুপাতের ফলাফলের জন্য সম্প্রতি, আমি একটি বিটা রিগ্রেশন মডেল বাস্তবায়নে আগ্রহী। মনে রাখবেন যে এই ফলাফল দ্বিপাক্ষিক প্রসঙ্গে মাপসই হবে না, কারণ এই প্রসঙ্গে একটি "সাফল্য" সম্পর্কিত কোনও অর্থবহ ধারণা নেই। বাস্তবে, ফলাফলটি আসলে সময়কালের অনুপাত; অংকটি সেকেন্ডের সংখ্যার এবং একটি নির্দিষ্ট শর্তটি সেকেন্ডের মোট সংখ্যার চেয়ে সক্রিয় থাকে যখন …

14 logit  beta-regression 

আমি ব্যবহার করে মডেল টিউন করছি caret, তবে gbmপ্যাকেজটি ব্যবহার করে আবার মডেল চালাচ্ছি । caretপ্যাকেজটি ব্যবহার করে gbmএবং আউটপুট একই হওয়া উচিত এটি আমার বোধগম্য । যাইহোক, কেবলমাত্র একটি দ্রুত পরীক্ষা চালানো data(iris)মূল্যায়ন মেট্রিক হিসাবে আরএমএসই এবং আর ^ 2 ব্যবহার করে প্রায় 5% এর মডেলের মধ্যে একটি তাত্পর্য …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

আমি পাইথনে একটি সাধারণ লজিস্টিক রিগ্রেশন চালাতে চাই - তিনটি স্তরের এবং কয়েকটি ব্যাখ্যামূলক কারণের সাথে একটি প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের জন্য। statsmodelsপ্যাকেজ বাইনারি logit এবং MULTINOMIAL logit (MNLogit) মডেল, কিন্তু আদেশ logit সমর্থন করে। অন্তর্নিহিত গণিত যেহেতু পৃথক নয়, তাই আমি ভাবছি যে এগুলি ব্যবহার করে এটি সহজেই প্রয়োগ করা যেতে …

12 categorical-data  python  logit  ordered-logit  statsmodels