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Original Raw

[R-es] ajuste de modelos logísticos con heterocedasticidad

Carlos Ortega 
Hola,

Si los errores (entiendo que te refieres a los residuos) no son
homocedasticos entonces tienes que utilizar un modelo de regresión
(logística) que permita eliminar ( o reducir considerablemente ) esa
variabilidad.

Esto se consigue introduciendo una función ( polinomica, logaritmos )
bien en la variable "y" o en las variables "x". La elección de un tipo
de función u otro depende de la variabilidad que muestren los
residuos. Si presentan curvatura entonces ajustaras tu modelo con un
polinomio sobre las "x", si  es creciente/decreciente ( pero lineal )
en ese caso el modelo a ajustar es uno del tipo logarítmico.

Saludos
Carlos Ortega
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On Sunday, July 31, 2011, jose luis cañadas <canadasreche en gmail.com> wrote:

Thread (5 messages)

Carlos Ortega ajuste de modelos logísticos con heterocedasticidad Jul 31 José Luis Cañadas ajuste de modelos logísticos con heterocedasticidad Jul 31 Francisco Viciana ajuste de modelos logísticos con heterocedasticidad Aug 1 Eloi Ribeiro ajuste de modelos logísticos con heterocedasticidad Aug 1 José Luis Cañadas ajuste de modelos logísticos con heterocedasticidad Aug 1