[R-es] GLM con clusters

quiero realizar una regresión logística,con la función GLM,
pero ademas quiero designarle a las observaciones clusters.

Buenas tardes,

desde Uruguay, quiero realizar una regresión logística,con la función GLM,
pero ademas quiero designarle a las observaciones clusters.

La idea es decirle al programa que las observaciones corresponden a
diferentes clusters.


Saludos!
Sebastián.

        [[alternative HTML version deleted]]

Buenas,

No estoy muy seguro de porqué quieres hacer esto. Si no te entiendo mal,
quieres hacer una regresión logística, y con los resultados un análisis de
clústers. Quizá lo mejor seria usar ambos métodos de predicción y comparar
los resultados. Aún así, si te he entendido bien, entonces la manera de
hacerlo sería: primero la regresión y luego recuperas las predicciones. Por
ejemplo:

mylogit <- glm(variable ~ ., data = df, family = "binomial") #Regresion
logistica

summary(mylogit) #Ves que tal ha quedado.

Puedes recuperar las prediciones con 'mylogit$fitted.values' y las puedes
poner en el dataframe original

df$fitted <- mylogit$fitted.values

Luego, puedes realizar un análisis de clusters usando las predicciones.

Como se trata de una regresión logística, tendira sentido que antes del
analisis redondees los resultados hacia 1 o hacia 0.

Espero que esto te sirva.

Un saludo,

Xavier Tibau








2017-03-22 16:33 GMT+01:00 Sebastian Gadea <sebastiangadea.uy en gmail.com>:

Buenas tardes,

desde Uruguay, quiero realizar una regresión logística,con la función GLM,
pero ademas quiero designarle a las observaciones clusters.

La idea es decirle al programa que las observaciones corresponden a
diferentes clusters.


Saludos!
Sebastián.

        [[alternative HTML version deleted]]

Gracias a todos por sus respuestas, perdón si no fui muy claro.

Lo que intento replicar es un análisis realizado en Stata, tengo que hacer
los mismos cálculos pero en el r.

En Stata lo que se hizo fue:

xi: logistic i.coord i.v11_sexo, vce (cluster red)


*Vce (cluster clustvar) especifica que los errores estándar permiten la
correlación intragrupo, relajando el requisito habitual de que las
observaciones sean independientes. Es decir, las observaciones son
independientes entre grupos (grupos) pero no necesariamente dentro de los
grupos. *
http://www.stata.com/manuals13/rvce_option.pdf


O sea, quitan el supuesto de independencia entre observaciones de un mismo
grupo, en este lo indica la variable red. Pero ésto no afecta la estimación
de los coeficientes, si los intervalos de confianza.


El 22 de marzo de 2017, 13:38, Xavi tibau alberdi <xavitibau en gmail.com>
escribió:

Buenas,

No estoy muy seguro de porqué quieres hacer esto. Si no te entiendo mal,
quieres hacer una regresión logística, y con los resultados un análisis

de

clústers. Quizá lo mejor seria usar ambos métodos de predicción y

comparar

los resultados. Aún así, si te he entendido bien, entonces la manera de
hacerlo sería: primero la regresión y luego recuperas las predicciones.

Por

ejemplo:

mylogit <- glm(variable ~ ., data = df, family = "binomial") #Regresion
logistica

summary(mylogit) #Ves que tal ha quedado.

Puedes recuperar las prediciones con 'mylogit$fitted.values' y las puedes
poner en el dataframe original

df$fitted <- mylogit$fitted.values

Luego, puedes realizar un análisis de clusters usando las predicciones.

Como se trata de una regresión logística, tendira sentido que antes del
analisis redondees los resultados hacia 1 o hacia 0.

Espero que esto te sirva.

Un saludo,

Xavier Tibau








2017-03-22 16:33 GMT+01:00 Sebastian Gadea <sebastiangadea.uy en gmail.com
:

Buenas tardes,

desde Uruguay, quiero realizar una regresión logística,con la función

GLM,

pero ademas quiero designarle a las observaciones clusters.

La idea es decirle al programa que las observaciones corresponden a
diferentes clusters.


Saludos!
Sebastián.

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Saludos!
Sebastián.

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O sea, quitan el supuesto de independencia entre observaciones de un mismo
grupo, en este lo indica la variable red. Pero ésto no afecta la estimación
de los coeficientes, si los intervalos de confianza.

O sea, quitan el supuesto de independencia entre observaciones de un mismo
grupo, en este lo indica la variable red. Pero ésto no afecta la estimación
de los coeficientes, si los intervalos de confianza.