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miércoles, 1 de noviembre de 2017

Acerca de la Regresión Logística Múltiple



Regresión Logística Múltiple



La regresión logística múltiple generaliza el método de regresión logística para problemas, con más de dos posibles resultados discretos.​ Se utiliza para predecir las probabilidades de los diferentes resultados posibles de una distribución categórica como variable dependiente, dado un conjunto de variables .


La opción Regresión logística múltiple resulta útil en aquellas situaciones en las que desee poder clasificar a los sujetos según los valores de un conjunto de variables predictoras. Este tipo de regresión es similar a la regresión logística, pero más general, ya que la variable dependiente no está restringida a dos categorías.


La regresión logística permite discriminar entre dos poblaciones, en términos de un conjunto de

variables en el papel de predictores.


para representar probabilidades de ocurrencia de un evento, como función de una serie de variables predictoras.


Adicionalmente, sirve para representar una variable asociada a un fenómeno  que de un conjunto de variables predictoras, cuyo comportamiento sea aproximadamente lineal, dentro de un cierto rango de los predictores, y tiendan a mantenerse constantes fuera de él.


Los predictores pueden ser también variables dicotómicas, en tal caso se utilizan variables dummy para representarlas.



El modelo de regresión logística es un modelo lineal generalizado





en que la función de enlace η es del tipo:

 





Las variables x1, x2, ....., xk son los predictores, ,la variable γ es la respuesta, que toma los valores 1  o  0, los β0, β1, ......., βson los parámetros del modelo.


e es un error aleatorio, tal que 0 <η (x)+e<1


Si el modelo se utiliza para clasificar, los valores 0 y 1 de la respuesta e identifican a ambas poblaciones en que se puede clasificar una observación.  
 

El modelo logístico multinomial supone que los datos son específicos del caso; Es decir, cada variable independiente tiene un valor único para cada caso. 

El modelo logístico multinomial también supone que la variable dependiente no puede ser perfectamente pronosticada a partir de las variables independientes para ningún caso.



Existen varios tipos de regresión logística múltiple.








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Wikipedia

                               http://www.jorgegalbiati.cl/ejercicios_7/RegrLog.pdf
 

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