[R-es] Regresiones logísticas

[Rubén Roa]

Dolors,

Tal vez lo que te sirva es realizar un regresión logística multinomial (en lugar de binomial, que creo que es lo que estás haciendo).
La variable polítoma podría tomar tres estados de salud del paciente: mejora, no cambia, empeora.
El estado que toma la variable respuesta polítima dependería de tus predictores {a_i} y {b_k}.

HTH

Rubén
____________________________________________________________________________________ 

Dr. Rubén Roa-Ureta
AZTI - Tecnalia / Marine Research Unit
Txatxarramendi Ugartea z/g
48395 Sukarrieta (Bizkaia)
SPAIN



> -----Mensaje original-----
> De: r-help-es-bounces en r-project.org 
> [mailto:r-help-es-bounces en r-project.org] En nombre de dolors 
> giralt casellas
> Enviado el: miércoles, 06 de octubre de 2010 11:29
> Para: Olivier Nuñez
> CC: r-help-es en r-project.org
> Asunto: Re: [R-es] Regresiones logísticas
> 
> Hola Olivier,
> 
> por cosas del trabajo no se me permite decir que son w e y...
> Os puedo decir que w se relaciona con mejoria de los 
> pacientes, e y se relaciona con empeoramiento (-y seria mejoria).
> Entonces, mi idea era usar las variables relacionadas (ai y 
> bk) con w e y para predecir mejoria sin tener que volver a 
> calcular las betas ya que para los medicos seria más práctico.
> No sé si lo que os he explicado os va a servir...
> 
> Merci
> 
> Dolors
> 
> 
> 2010/10/6 Olivier Nuñez <onunez en iberstat.es>
> 
> >  Dolors,
> >
> > ¿porqué no explicas la motivación o el contexto para  semejante 
> > manipulación?
> > Y así, tal vez entenderemos algo y te podremos ayudar.
> > Un saludo. Olivier
> >  --
> > ____________________________________
> >
> > Olivier G. Nuñez
> > Email: onunez en iberstat.es
> > Tel : +34 663 03 69 09
> > Web: http://www.iberstat.es
> >
> > ____________________________________
> >
> >
> >
> >
> > El 06/10/2010, a las 10:44, dolors giralt casellas escribió:
> >
> > Hola,
> >
> > Antes no me expliqué muy bien,
> >
> > tengo dos regresiones logisticas
> >
> > w=f(a1, ...,ai)--> ß1a2 + ß4a4+..+ßjaj y=f(b1, ...,bk)--> ß2b2 + 
> > ß5b5+..+ßnbn  donde las ß son los coeficientes de cada variable
> >
> >  la idea era hacer una función z=f(w, -y) = ß1a2 + ß4a4+..+ßjaj - ( 
> > ß2b2 + ß
> > 5b5+..+ßnbn)
> > que no sé si se puede hacer, teniendo en cuenta que z está 
> relacionada 
> > con w e y.
> >
> > Gracias
> >
> > Dolors
> >
> >
> >
> >
> >
> > 2010/10/4 Carlos J. Gil Bellosta <cgb en datanalytics.com>
> >
> > Hola, ¿qué tal?
> >
> > Una alternativa (sin emitir juicios acerca de su superioridad con 
> > respecto a la de los otros correos) es crear el modelo (usado la 
> > nomenclatura que aparece en el de Carlos Ortega, que aparece más
> > abajo)
> >
> > z = f( y, w )
> >
> > donde y y w son el el resultado de predict (de tipo 
> "response", creo) 
> > de los modelos
> >
> > y = f(xi)
> > w = f(vi)
> >
> > Vendría a ser algo parecido a un "perceptrón multicapa" (o 
> "bicapa", 
> > en este caso). Se puede lograr algo parecido usando el paquete nnet.
> >
> > Un saludo,
> >
> > Carlos J. Gil Bellosta
> > http://www.datanalytics.com
> >
> >
> > 2010/10/4 Carlos Ortega <coforfe en gmail.com>:
> >
> > Hola Dolors,
> >
> > No sé si entiendo bien el problema que planteas.
> > Tienes dos modelos logísticos:
> >
> > y = f(xi) (la "y" depende linearmente de varias "x") w = 
> f(vi) (la "v" 
> > depende linearmente de varias "v")
> >
> > Y dices que la "y"  y la "w" a su vez están relacionadas 
> con una "z".
> > Y tu duda es saber si puedes usar alguna de las "x" y 
> alguna de las "v"
> >
> > para
> >
> > realizar un modelo del tipo:
> > z = f(xi , vi)
> >
> > ¿Es esto lo que preguntas?
> > ¿Las "xi" y las "vi" que usarías serían las que te han salido
> >
> > significativas
> >
> > en los modelos de "y" y de "w"?
> > ¿Qué problema hay en establecer el modelo de "z" con todas 
> las "xi" y 
> > con todas las "vi" y que el modelo te indique cuáles de ellas son
> >
> > significativas
> >
> > y cuáles no?
> >
> > Saludos,
> > Carlos Ortega
> > www.qualityexcellence.es
> >
> > 2010/10/4 dolors giralt casellas <dolors1985 en gmail.com>
> >
> > Hola,
> >
> > tengo dos modelos distintos de regresión logistica donde 
> las variables 
> > dependientes son distintas. Sé que estas dos variables están
> >
> > relacionadas
> >
> > con una tercera. Me interesaria hacer un nuevo modelo con 
> esta tercera 
> > utilizando las variables que me han salido en las dos regresiones 
> > anteriores pero sin utilizar las variables dependientes de las dos 
> > regresiones logisticas. No sé si se puede hacer, pero si se puede, 
> > alguien sabe
> >
> > como? A
> >
> > lo mejor usando las betas?
> >
> > Muchas gracias
> >
> > Dolors
> >
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