Buròcrates, Administradors (Semantic MediaWiki), Curadors (Semantic MediaWiki), Editors (Semantic MediaWiki), Administradors
10.883
modificacions
→Regresión
| Línia 577: | Línia 577: | ||
== Regresión == | == Regresión == | ||
R posee una potente función llamada ''glm'' que permite ajustar cualquier modelo lineal generalizado. Los argumentos mínimos a especificar son la fórmula del modelo, la família a la que pertenece y la función de linkado: | R posee una potente función llamada ''glm'' que permite ajustar casi cualquier modelo lineal generalizado. Los argumentos mínimos a especificar son la fórmula del modelo, la família a la que pertenece y la función de linkado: | ||
glm(vardep~varindep1+varindep2+varindep3,family(link)) | glm(vardep~varindep1+varindep2+varindep3,family(link)) | ||
| Línia 613: | Línia 613: | ||
library(survival) | library(survival) | ||
survreg() | |||
coxph() | |||
Dichas funciones se acompañan de adecuadas ayudas para su uso. | |||
El modelo de regresión binomial negativa tampoco se ejecuta mediante la instrucción ''glm'' sino con una instrucción específica contenida en el paquete ''MASS'' (tipo 2): | El modelo de regresión binomial negativa tampoco se ejecuta mediante la instrucción ''glm'' sino con una instrucción específica contenida en el paquete ''MASS'' (tipo 2): | ||
| Línia 624: | Línia 628: | ||
incontinencia<-c(0,1,1,1,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,1,0) | incontinencia<-c(0,1,1,1,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,1,0) | ||
edad<-seq(50,75, | edad<-seq(50,75,length=17) | ||
nivelsocio <-factor(c(1,1,1,2,2,3,3,3,3,2,2,1,1,2,2,1,1),labels=c("Bajo","Medio","Alto")) | nivelsocio <-factor(c(1,1,1,2,2,3,3,3,3,2,2,1,1,2,2,1,1),labels=c("Bajo","Medio","Alto")) | ||
modelo<-glm(incontinencia~edad+nivelsocio,family=binomial(logit)) | |||
Los ''resultados'' de un modelo se almacenan en un objeto de tipo ''glm'', al que en este caso hemos llamado ''modelo''. Si no le hubieramos asignado nombre, los resultados se hubieran impreso por pantalla pero no habriamos podido trabajar con ellos. | |||
Ejecutando: | |||
names(modelo) | |||
Podemos ver toda la lista de resultados que contiene el objeto. Si nos interesan los coeficientes: | |||
modelo$coefficients | |||
O más específicamente, si queremos el coeficiente de la variable edad: | |||
modelo$coefficients[2] | |||
Para imprimir todos los resultados: | |||
modelo | |||
O para que quede más bonito: | |||
summary(modelo) | |||
La expresión: | |||
names(summary(modelo)) | |||
nos muestra todos los resultados que podemos obtener a partir de la función ''summary'' de un objeto ''glm'', que son distintos de los que se obtienen a partir del objeto en sí. En este caso, para obtener el coeficiente de la variable edad deberíamos usar: | |||
summary(modelo)$coefficients[2,1] | |||
== Gráficos == | == Gráficos == | ||