Pendugaan Koefisien Regresi Logistik Biner Menggunakan Algoritma Least Angle Regression
Notice bibliographique
Résumé
Binary logistic regression is a statistical analysis method that aims to determine the relationship between variable which has two categories with the predictor variable that have categorical or continuous scale. The method that used to estimate logistic regression parameters is Maximum Likelihood Estimation (MLE) method. In estimating parameters, Least Angle Regression (LAR) algorithm is used to select the significant variables in order to get the best model from the estimation results of binary logistic regression coefficients. This LAR algorithm is applied to the risko of stunting data in two-year-old-babies at Buntu Batu Health Center working area, Enrekang Regency, South Sulawesi in 2019. This results obtained in the estimation of binary logistic regression prediction model using LAR algorithm, the standard error value is 0.018 smaller than the standard error value of binary logistic regression, which is 0.025. This shows that the binary logistic regression model using LAR algorithm is better than the usual binary logistic regression model on the risk of stunting data. Based on the results obtained, the variables that significantly affect the risk of stunting in two-year-old-babies on 2019 are father’s height, body length of birth, exclusive breastfeeding, history of infectious diseases, and history of immunization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».