Analisis de regresióN


REGRESIÓN LOGÍSTICA BINARIA5



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8. REGRESIÓN LOGÍSTICA BINARIA5


Tanto la regression logística como la regresión por mínimos cuadrados, investigan la relación entre una variable de respuesta y uno o más predictores. Una diferencia práctica entre ellas es que las técnicas de regresión logística se utilizan con variabnles de respuesta categóricas, y las técnicas de regresión lineal son usadas con variables de respuesta comtinuas.
Hay tres procedimientos de regresión logística que se pueden utilizar para evaluar las relaciones entre uno o más vareiables predoctoras y una respuesta categórica de los tipos siguientes:


Tipo de Variable



Número de categorias

Características

Ejemplos

Binary

2

Dos niveles

Éxito, falla
Si, No

Ordinal

3 o más

Orden natural de niveles

Nada, moderado, severo
Fino, medio, grueso

Nominal

3 o más

Niveles sin orden natural

Azul negro, rojo, amarillo
Soleado, lluvioso, nublado

Tanto los métodos de regression logísticos como los métodos de mínimos cuadrados, estiman los parámetros en el modelo de manera que el ajuste es optimizado. El de mínimos cuadrados minimiza la suma de cuadrados de los errores para estimar los parámetros, mientras que la regresión logística obtiene la máxima verosimilitud de los parámetros usando un algoritmo iterativo de mínimos cuadrados reponderados.



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