Analisis de regresióN


Predictores identificados



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Predictores identificados: cada una de las variables, edad del pasajero, género, clase de boleto, y número de hermanos/esposa, hacen una contribución independiente a la predicción de las posibilidades de supervivencia. Quienes tienen mayores posibilidades son: los jóvenes (<20 años), mujeres, en primera clase. Los que tienen menos posibilidades son: los de tercera clase, adultos acompañados de dos o más hermanos/esposa.

  • Interacción edad por género: Las posibilidades de supervivencia son mayores para mujeres que para hombres conforme se tiene mayor edad.

  • Interacción de género por clase de boleto: Las posibilidades de supervivencia de las mujeres sobre los hombres se incrementa con la clase.

    9. REGRESIÓN LOGÍSTICA ORDINAL

    La regression logística ordinal realiza una regresión con una variable de respuesta ordinal. Las variables ordinales son variables categóricas que tienen tres o más niveles posibles con un orden natural, tal como fuertemente en desacuerdo, desacuerdo, de acuerdo, y fuertemente de acuerdo. Un modelo con uno o más predictores se ajusta usando un algoritmo iterativo de mínimos cuadrados reponderado, para obtener los estimados de los parámetros por máxima verosimilitud.

    Se asumen líneas de regresión paralelas, y por tanto, se determina una sóla pendiente para cada covariado. En situaciones donde este supuesto no es válido, la regresión logística nominal es más apropiada, ya que genera funciones logit separadas.
    Ejemplo:

    Suponiendo que un biólogo cree que la población adulta de salamandras en el Norte se ha hecho más pequeña durante los últimos años. Se quiere determinar si existe alguna asociación entre el tiempo que vive una salamandra recien nacida y el nivel de toxicidad del agua, así como si hay un efecto regional. El tiempo de supervivencia se codifica como sigue: 1 si es <10 días; 2 = 10 a 30 días; 3 = 31 a 60 días.






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