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Analisis de regresion logistica

Jovell, Albert J.

Sinopsis: Análisis de regresión logística es un texto de análisis de datos de nivel básico a intermedio que presenta las características y aplicaciones de la técnica estadística de la regresión logística. Es una obra de carácter aplicado que utiliza la metodología del caso práctico para introducir las diversas aplicaciones del modelo de regresión logística al análisis de datos. En los supuestos prácticos se analizan diversas preguntas de investigación e hipótesis referidas a la base de datos ficticios, incluida en el Cuaderno. El contenido del libro está dirigido a estudiantes e investigadores interesados en la aplicación práctica de la técnica de la regresión logística en el análisis de los datos de su investigación.

Hay otras características de interés en el modelo, de naturaleza estadística. Por ejemplo, el R-Squared mide la variabilidad de los datos explicada por el modelo. En el ejemplo anterior es aproximadamente 0.90 lo que quiere decir que más del 90% de la variabilidad de los datos fue recogida por el modelo: esto es, es un buen modelo. En estadística, el análisis de la regresión es un proceso estadístico para estimar las relaciones entre variables. Incluye muchas técnicas para el modelado y análisis de diversas variables, cuando la atención se centra en la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Más específicamente, el análisis de regresión ayuda a entender cómo el valor de la variable dependiente varía al cambiar el valor de una de las variables independientes

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9788474762167 ISBN
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Sofi Voighua

Regresión logística en R; by Joaquín Amat Rodrigo | Statistics - Machine Learning & Data Science | [email protected]; Last updated over 3 years ago; Hide Comments (–) Share Hide Toolbars × Por fin nos metemos con la regresión logística en R. Nos meteremos con WPS (si es posible). Los modelos de regresión logística son los más utilizados en las áreas en las que el ahora escribiente ha trabajado. ¿Por qué tiene tanto “éxito”? Porque es el mejor ejemplo de modelo de variable linealmente dependiente de otras … Seguir leyendo Monográfico. Regresión logística con R →

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Mattio Mazios

Una aplicación de la regresión logística al análisis de desocupación. En Salvia Hacia una estética plural en la investigación social. El proceso de investigación ...

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Noe Schulzzo

sepa de otras variables que influencian su comportamiento. De aquí, que está técnica estadística contribuya en las ciencias sociales para determinar cuáles variables tienen que ver con el desarrollo de un suceso, cuáles variables afectarán la toma de una decisión, o cuáles variables permitirán predecir la ocurrencia de un evento. Métodos de selección de variables en el análisis de regresión logística. Métodos de selección de variables en el análisis de regresión logística. La selección del método permite especificar cómo se introducen las variables independientes en el análisis. Utilizando distintos métodos se pueden construir diversos modelos de regresión a partir del mismo conjunto de variables.

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Jason Statham

El análisis de regresión tiene aplicaciones para la vida cotidiana. Esto, desde el estudio de accidentes de tráfico en una determinada zona geográfica hasta comprobar si un plan de estudios es recomendable según la tasa de abandono escolar, por ejemplo.

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Jessica Kolhmann

La herramienta de regresión logística crea un modelo que relaciona una variable binaria de destino (como sí/no, Pass/Fall) a una o más variables predictoras para obtener la probabilidad estimada para cada una de las dos posibles respuestas para la variable de destino, logística común los modelos de regresión incluyen logit, probit, y log-log complementario. El modelo de regresión logística es un modelo de regresión generalizado, este tipo de análisis de regresión se utiliza para predecir el resultado de una variable categórica (que puede adoptar un número limitado de categorías) en función de las variables independientes o predictoras (categóricas y/o …