O
Ребята! Всем привет. Перечитала кучу статей по логистической регрессии, всё равно не могу понять , как понять что для определеного исследования нужен именно этот метод ?
А какое исследование нужно провести?
Size: a a a
2020 May 16
Л
В том и дело, что у нас задание составить а-ля гайд применения именно логит регрессии, и мы застряли на первом пункте где нужно тезисно в 2-3 пунктах обосновать выбор метода
Л
Есть ли какие то условия , а ля вот если такая выборка, то мы выбираем этот метод а не факторный анализ или что-то другое
A
Есть ли какие то условия , а ля вот если такая выборка, то мы выбираем этот метод а не факторный анализ или что-то другое
Для любой задачи бинарной классификации применим логрег.
Л
Спасибо
А
И желательно там где данные линейно разделимы
А
Кошечек от собачек на картинках по значениям пикселей наврятли различишь логрегом
VP
И желательно там где данные линейно разделимы
Не совсем. Если данные полностью линейно разделимы, то задача оптимизации не сойдется https://stats.stackexchange.com/questions/224863/understanding-complete-separation-for-logistic-regression/224864#224864
А
Не совсем. Если данные полностью линейно разделимы, то задача оптимизации не сойдется https://stats.stackexchange.com/questions/224863/understanding-complete-separation-for-logistic-regression/224864#224864
Нужно штрафовать веса логрега, что бы в бесконечность не уходили
DP
Коллеги, я встречал мысль (логичную), что отображать симметричный error bar (например, +- sd, +-se, ci), когда ты измеряешь неотрицательную величину - не совсем верно.
Но не могу найти, а что предлагают делать в таких случаях (если выборка небольшая)
Но не могу найти, а что предлагают делать в таких случаях (если выборка небольшая)
DP
и второй вопрос - есть ли хорошо структурированная книга по обобщенным линейным моделям, random effects model, fixed effects model, ANCOVA?
А
Коллеги, я встречал мысль (логичную), что отображать симметричный error bar (например, +- sd, +-se, ci), когда ты измеряешь неотрицательную величину - не совсем верно.
Но не могу найти, а что предлагают делать в таких случаях (если выборка небольшая)
Но не могу найти, а что предлагают делать в таких случаях (если выборка небольшая)
Отображай 95 процентный доверительный интервал, он же не обязательно симметричный должен быть
DP
Отображай 95 процентный доверительный интервал, он же не обязательно симметричный должен быть
ну высчитывается он из предположений о распределении (квантиль нужна).
То есть да, если есть классическое распределение, из которого считают верным брать в этом случае квантили - было бы хорошо.
То есть да, если есть классическое распределение, из которого считают верным брать в этом случае квантили - было бы хорошо.
2020 May 17
a
Отображай 95 процентный доверительный интервал, он же не обязательно симметричный должен быть
Зависит от распределения же
A
и второй вопрос - есть ли хорошо структурированная книга по обобщенным линейным моделям, random effects model, fixed effects model, ANCOVA?
Есть
YS
и второй вопрос - есть ли хорошо структурированная книга по обобщенным линейным моделям, random effects model, fixed effects model, ANCOVA?
Можно посмотреть
Монтгомери, Д.К.
Планирование эксперимента и анализ данных
В оригинале
DOUGLAS C. MONTGOMERY
Design and Analysis
of Experiments
Монтгомери, Д.К.
Планирование эксперимента и анализ данных
В оригинале
DOUGLAS C. MONTGOMERY
Design and Analysis
of Experiments
YS
В литературе по эконометрике есть эти разделы
ECONOMETRIC ANALYSIS
William H. Greene
ECONOMETRIC ANALYSIS
William H. Greene
АР
и второй вопрос - есть ли хорошо структурированная книга по обобщенным линейным моделям, random effects model, fixed effects model, ANCOVA?
Это не обобщенные линейные модели, а общая линейная модель
АР
ну высчитывается он из предположений о распределении (квантиль нужна).
То есть да, если есть классическое распределение, из которого считают верным брать в этом случае квантили - было бы хорошо.
То есть да, если есть классическое распределение, из которого считают верным брать в этом случае квантили - было бы хорошо.
Ну вот бета-распределение строго не выходит за оба конца. Логнормальное и Пуассона - за нижний конец
АР
Ещё треугольное распределение есть, если закон распределения совсем не ясен