Me gustaría saber las diferencias entre la Regresión logística aleatoria (RLR) y la Regresión logística simple (LR), por lo tanto, estoy leyendo un artículo "Selección de estabilidad" de Meinshausen, et al. ; Sin embargo, no entiendo qué es RLR y cuáles son las diferencias entre RLR y LR. ¿Alguien...
Tenemos datos con un resultado binario y algunas covariables. Usé regresión logística para modelar los datos. Solo un simple análisis, nada extraordinario. Se supone que el resultado final es una curva de dosis-respuesta donde mostramos cómo cambia la probabilidad para una covariable específica....
Para mí está claro, y bien explicado en múltiples sitios, qué información dan los valores en la diagonal de la matriz del sombrero para la regresión lineal. La matriz del sombrero de un modelo de regresión logística es menos clara para mí. ¿Es idéntico a la información que obtiene de la matriz de...
Tengo un gran conjunto de datos de mercado agregado sobre las ventas de vino en los EE. UU. Y me gustaría estimar la demanda de ciertos vinos de alta calidad. Estas cuotas de mercado se derivaron básicamente de un modelo de utilidad aleatorio de la forma , donde incluye las características del...
Actualmente me estoy enseñando cómo hacer la clasificación, y específicamente estoy mirando tres métodos: máquinas de vectores de soporte, redes neuronales y regresión logística. Lo que intento entender es por qué la regresión logística funcionaría mejor que las otras dos. Desde mi comprensión de...
He leído que la regresión de crestas podría lograrse simplemente agregando filas de datos a la matriz de datos original, donde cada fila se construye usando 0 para las variables dependientes y la raíz cuadrada de o cero para las variables independientes. Luego se agrega una fila adicional para cada...
En un artículo reciente, Norton et al. (2018) declara que[ 1 ][1]^{[1]} No se pueden comparar diferentes razones de probabilidad del mismo estudio cuando los modelos estadísticos que dan como resultado estimaciones de razón de probabilidades tienen diferentes variables explicativas porque cada...
Desarrollé un modelo logit para aplicar a seis conjuntos diferentes de datos de sección transversal. Lo que intento descubrir es si hay cambios en el efecto sustantivo de una variable independiente (IV) dada en la variable dependiente (DV) que controla otras explicaciones en diferentes momentos y a...
Estoy tratando de hacer un detector de objetos que ocurren muy raramente (en imágenes), planeando usar un clasificador binario CNN aplicado en una ventana deslizante / redimensionada. He construido entrenamientos balanceados positivos y negativos 1: 1 y conjuntos de pruebas (¿es correcto hacerlo en...
De algunas notas de aprendizaje automático que hablan sobre algunos métodos de clasificación discriminativos, en particular la regresión logística, donde y es la etiqueta de clase (0 o 1) y x son los datos, se dice que: si , y , entonces será logístico.x|y=0∼Poisson(λ0)x|y=0∼Poisson(λ0)x|y = 0...
Cuando analizo mis variables en dos modelos de regresión logística separados (univariados), obtengo lo siguiente: Predictor 1: B= 1.049, SE=.352, Exp(B)=2.85, 95% CI=(1.43, 5.69), p=.003 Constant: B=-0.434, SE=.217, Exp(B)=0.65, p=.046 Predictor 2: B= 1.379, SE=.386, Exp(B)=3.97, 95% CI=(1.86,...
Cuando se modelan proporciones continuas (p. Ej., Cobertura vegetal proporcional en los cuadrantes de la encuesta, o proporción de tiempo dedicado a una actividad), la regresión logística se considera inapropiada (p. Ej., Warton y Hui (2011). El arcoseno es estúpido: el análisis de proporciones en...
Mi comprensión de SVM es que es muy similar a una regresión logística (LR), es decir, se pasa una suma ponderada de características a la función sigmoidea para obtener una probabilidad de pertenecer a una clase, pero en lugar de la pérdida de entropía cruzada (logística) función, el entrenamiento...
Estoy tratando de predecir el éxito o el fracaso de los estudiantes en función de algunas características con un modelo de regresión logística. Para mejorar el rendimiento del modelo, ya he pensado en dividir a los estudiantes en diferentes grupos basados en diferencias obvias y construir modelos...
Debo confesar que anteriormente no había oído hablar de ese término en ninguna de mis clases, licenciatura o posgrado. ¿Qué significa que una regresión logística sea bayesiana? Estoy buscando una explicación con una transición de logística regular a logística bayesiana similar a la...
El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por...
Tengo un problema con 6 clases. Así que construyo un clasificador multiclase, de la siguiente manera: para cada clase, tengo un clasificador de regresión logística, usando One vs. All, lo que significa que tengo 6 clasificadores diferentes. Puedo informar una matriz de confusión para cada uno de...
Estoy reproduciendo un ejemplo de modelos generalizados, lineales y mixtos . Mi MWE está abajo: Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates,...
Necesito presentar información sobre los principales predictores de los votos de un candidato utilizando una encuesta de opinión pública. He realizado una regresión logística utilizando todas las variables que me interesan, pero no puedo encontrar una buena manera de presentar esta información. A...
Tengo 100,000 observaciones (9 variables indicadoras ficticias) con 1000 positivos. La regresión logística debería funcionar bien en este caso, pero la probabilidad de corte me desconcierta. En la literatura común, elegimos 50% de corte para predecir 1s y 0s. No puedo hacer esto ya que mi modelo...