В рейтинге участвует:

групп:

каналов:

Виртуальный сервер на SSD - недорого!

Аренда выделенных и виртуальных серверов (VDS/VPS), хостинг, аренда IP-адресов, администрирование, круглосуточная поддержка

qwarta.ru подробнее

Резервное копирование с проверкой на вирусы!!!

Удобный сервис создания резервных копий на любой сервер сети интернет. Отслеживайте изменения, проверяйте на вирусы. Надежно защитите свой бизнес!

go.backupland.com

Выбираете сервер? Любая конфигурация на заказ!

Аренда физических серверов любых конфигураций под любые запросы - 1С бухгалтерия, игровые сервера, нагруженные проекты, интернет-магазины!

qwarta.ru подробнее

Size: a a a

R (язык программирования)

1360 membersпожаловаться на группу
2021 February 15

K

Katharina in R (язык программирования)
Igor Yegin
Потому что, если грубо говоря, логит- и пробит-регрессии предсказывают вероятность того, что объект, чьи независимые переменные равны каким-то конкретным числам, будет принадлежать к 1.

Вероятность не может быть меньше 0 или больше 1, а любая линейная функция может. Поэтому у вас будет фититься не прямая, а сигмоида (функция в виде буквы S)
То есть это из-за того, что зависимая биноминальная. А независимую я могу оставить как бимодальную или обязательно нормализировать как-нибудб?
источник
19:38пожаловаться#1

K

Katharina in R (язык программирования)
Igor Yegin
Потому что, если грубо говоря, логит- и пробит-регрессии предсказывают вероятность того, что объект, чьи независимые переменные равны каким-то конкретным числам, будет принадлежать к 1.

Вероятность не может быть меньше 0 или больше 1, а любая линейная функция может. Поэтому у вас будет фититься не прямая, а сигмоида (функция в виде буквы S)
Там не S, а просто сначала как бы прямая, которая потом начинает падать, как кусок параболы
источник
19:40пожаловаться#2

IY

Igor Yegin in R (язык программирования)
Katharina
То есть это из-за того, что зависимая биноминальная. А независимую я могу оставить как бимодальную или обязательно нормализировать как-нибудб?
Бимодальную, это у вас распределение с двумя модами?
источник
19:40пожаловаться#3

K

Katharina in R (язык программирования)
Igor Yegin
Бимодальную, это у вас распределение с двумя модами?
Да, грубо говоря левый и правый полюс
источник
19:41пожаловаться#4

K

Katharina in R (язык программирования)
Katharina
Да, грубо говоря левый и правый полюс
То есть, много сильно отрицательных и сильно положительных, а посредине дырка
источник
19:42пожаловаться#5

K

Katharina in R (язык программирования)
Katharina
То есть, много сильно отрицательных и сильно положительных, а посредине дырка
Как верблюд)))
источник
19:42пожаловаться#6

IY

Igor Yegin in R (язык программирования)
Katharina
Как верблюд)))
Не думаю, что нормализация сильно поможет. Если вычитать среднее и делить на СКО, то хребты останутся
источник
19:43пожаловаться#7

IY

Igor Yegin in R (язык программирования)
Попробуйте разбить данные на два кластера и по ним уже всё сделать
источник
19:44пожаловаться#8

K

Katharina in R (язык программирования)
Igor Yegin
Не думаю, что нормализация сильно поможет. Если вычитать среднее и делить на СКО, то хребты останутся
Ну вот и да, так и получается
источник
19:44пожаловаться#9

K

Katharina in R (язык программирования)
Igor Yegin
Попробуйте разбить данные на два кластера и по ним уже всё сделать
То есть из одной две сделать переменные
источник
19:44пожаловаться#10

K

Katharina in R (язык программирования)
А есть возможность таки fit a linear model? Чтобы линеальную связь описать, или ее там нет априори и это будет неверная модель и натягивание за уши?
источник
19:46пожаловаться#11

IY

Igor Yegin in R (язык программирования)
Katharina
То есть из одной две сделать переменные
Можно тупо две модели построить, для одного кластера и для другого
источник
19:46пожаловаться#12

K

Katharina in R (язык программирования)
Igor Yegin
Можно тупо две модели построить, для одного кластера и для другого
Для негативного и позитивного по сути?
источник
19:46пожаловаться#13

K

Katharina in R (язык программирования)
Katharina
А есть возможность таки fit a linear model? Чтобы линеальную связь описать, или ее там нет априори и это будет неверная модель и натягивание за уши?
Ну грубо говоря, если я из любопытства убираю family он типа считает linear и даже прямые рисует, но подозреваю, что это неправильно
источник
19:51пожаловаться#14

IY

Igor Yegin in R (язык программирования)
Katharina
А есть возможность таки fit a linear model? Чтобы линеальную связь описать, или ее там нет априори и это будет неверная модель и натягивание за уши?
Эта модель неспроста называется обобщённой линейной, у вас есть линейная зависимость, только она относится не к зависимой переменной, а её логиту.

Почитайте про логит
источник
19:57пожаловаться#15

K

Katharina in R (язык программирования)
Igor Yegin
Эта модель неспроста называется обобщённой линейной, у вас есть линейная зависимость, только она относится не к зависимой переменной, а её логиту.

Почитайте про логит
Хорошо. А график правильно что не прямая? Как же описать модель, ни slope, ни intercept)
источник
19:59пожаловаться#16

K

Katharina in R (язык программирования)
Я просто первый раз в жизни с binomial outcome работаю
источник
20:06пожаловаться#17

K

Katharina in R (язык программирования)
Но она мне все больше и больше нравится)))) а то все прямые, скучно жить😂
источник
20:08пожаловаться#18

IY

Igor Yegin in R (язык программирования)
Katharina
Хорошо. А график правильно что не прямая? Как же описать модель, ни slope, ни intercept)
Почитайте про предельный эффект, это про интерпретацию таких моделей
источник
20:18пожаловаться#19

K

Katharina in R (язык программирования)
Igor Yegin
Почитайте про предельный эффект, это про интерпретацию таких моделей
Спасибо большое!
источник
20:19пожаловаться#20