Estoy llevando a cabo una regresión logística con un resultado binario (inicio y no inicio). Mi combinación de predictores son variables continuas o dicotómicas. Usando el enfoque Box-Tidwell, uno de mis predictores continuos potencialmente viola la suposición de linealidad del logit. Las...
He estado revisando la documentación de sklearn pero no puedo entender el propósito de estas funciones en el contexto de la regresión logística. Porque decision_functiondice que es la distancia entre el hiperplano y la instancia de prueba. ¿Cómo es útil esta información en particular? y cómo se...
Considere el muestreo de datos de una población de tamaño NNN de la siguiente manera: Para k=1,...,Nk=1,...,Nk=1, ..., N Observar el estado individual de "enfermedad" de kkk Si tienen la enfermedad, inclúyalas en la muestra con probabilidad pk1pk1p_{k1} Si no tienen la enfermedad, inclúyalos...
Estoy confundido por las declaraciones en una página web de la UCLA sobre la regresión logística de efectos mixtos. Muestran una tabla de coeficientes de efectos fijos al ajustar dicho modelo y el primer párrafo a continuación parece interpretar los coeficientes exactamente como una regresión...
Para formular mejor mi pregunta, he proporcionado algunos de los resultados de un modelo de 16 variables ( fit) y un modelo de 17 variables ( fit2) a continuación (todas las variables predictoras en estos modelos son continuas, donde la única diferencia entre estos modelos es que fitno contiene la...
En la regresión logística, una razón de probabilidad de 2 significa que el evento es 2 veces más probable dado un aumento de una unidad en el predictor. En la regresión de Cox, una razón de riesgo de 2 significa que el evento ocurrirá el doble de veces en cada punto de tiempo dado un aumento de una...
La regresión logística modela las probabilidades de registro de un evento como un conjunto de predictores. Es decir, log (p / (1-p)) donde p es la probabilidad de algún resultado. Por lo tanto, la interpretación de los coeficientes de regresión logística sin procesar para alguna variable (x) tiene...
He encontrado esta publicación: Si. El coeficiente refleja el cambio en las probabilidades de registro para cada incremento de cambio en el predictor ordinal. Esta especificación de modelo (muy común) supone que el predictor tiene un impacto lineal en sus incrementos. Para probar el supuesto,...
Estoy tratando de entender el uso de la regresión logística en tablas de contingencia 2x2 e Ix2. Por ejemplo, usando esto como un ejemplo ¿Cuál es la diferencia entre usar la prueba de chi-cuadrado y usar la regresión logística? ¿Qué pasa con una tabla con múltiples factores nominales (tabla...
Para una tabla , dos formas de hacer inferencia en la tabla es a través de la prueba exacta de Fisher y también una regresión logística.2 × 22×22 \times 2 Me dijeron que usando una prueba exacta de Fisher, solo estamos interesados en la presencia de asociación. Pero eso con una regresión...
Tengo una pregunta sobre la validez del uso de RMSE (Root Mean Squared Error) para comparar diferentes modelos logísticos. La respuesta es bien 0o 1y las predicciones son las probabilidades entre 0- 1? ¿La forma aplicada a continuación también es válida con las respuestas binarias? # Using...
¿Cuándo es útil la transformación del peso de la evidencia (WOE) de variables categóricas? El ejemplo se puede ver en la transformación de WOE (Así que para una respuesta , y un predictor categórico con categorías, y éxitos de ensayos dentro de la ésimo categoría de este predictor, el AY para el...
Estoy realizando un análisis sobre la probabilidad de incumplimiento de préstamo utilizando regresión logística y bosques aleatorios. Cuando uso la regresión logística, la predicción siempre es '1' (lo que significa un buen préstamo). Nunca he visto esto antes, y no sé por dónde empezar en...
Estoy confundido sobre el análisis de permutación para la selección de características en un contexto de regresión logística. ¿Podría proporcionar una explicación clara de la prueba de permutación aleatoria y cómo se aplica a la selección de características? Posiblemente con algoritmo exacto y...
Estoy ejecutando una regresión logística binaria con 3 variables numéricas. Estoy suprimiendo la intersección en mis modelos ya que la probabilidad debería ser cero si todas las variables de entrada son cero. ¿Cuál es el número mínimo de observaciones que debo
Esto debe aparecer --- el pronóstico de cosas que están atrapadas entre 0 y 1. En mi serie, sospecho que hay un componente de regresión automática y también un componente de reversión a la media, por lo que quiero algo que pueda interpretar como un ARIMA --- pero no quiero que se dispare al 1000%...
Sé que lo he visto en ambos sentidos, entonces, ¿hay alguna diferencia entre los dos, y a cuál se hace referencia más
Los siguientes injertos se toman de este artículo . Soy novato en bootstrap e intento implementar el bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para el modelo mixto lineal con R bootpaquete. Código R Aquí está mi
Digamos que estoy construyendo un modelo de regresión logística donde la variable dependiente es binaria y puede tomar los valores. 0 000 o 111. Deje que las variables independientes seanX1,X2, . . . ,Xmetrox1,x2,...,xmx_1, x_2, ..., x_m - existen metrommvariables independientes. Digamos por...
R en acción (Kabacoff, 2011) sugiere la siguiente rutina para evaluar la sobredispersión en una regresión logística: Ajustar regresión logística usando distribución binomial: model_binom <- glm(Species=="versicolor" ~ Sepal.Width, family=binomial(), data=iris) Ajuste de regresión logística...