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Regresión logística
INDICE INTRODUCCIÓN TIPOLOGÍA DE MODELOS LOGIT ETAPAS PARA CONSTRUIR UN MODELO LOGIT APLICACIÓN PRÁCTICA
INTRODUCCIÓN (I) TÉCNICA DE ANALISIS DE GRUPOS <ul><ul><li>Método </li></ul></ul><ul><ul><li>Variables explicativas </li><...
INTRODUCCIÓN (II) AJUSTE LINEAL Regresión tradicional Regresión logística NUBE DE PUNTOS A AJUSTAR PROBLEMAS DEL AJUSTE LI...
INTRODUCCIÓN (III) AJUSTE NO LINEAL 1 0 0,5 Logit Probit Modelo Probit Modelo Logit
INDICE INTRODUCCIÓN TIPOLOGÍA DE MODELOS LOGIT ETAPAS PARA CONSTRUIR UN MODELO LOGIT APLICACIÓN PRÁCTICA
TIPOLOGÍA DE MODELOS LOGIT(I) LOGIT Respuesta binaria:  LOGIT DICOTÓMICO (0, 1) Respuesta múltiple (1, 2, …, J) Datos no o...
TIPOLOGÍA DE MODELOS LOGIT(II) LOGIT DICOTÓMICO Se modeliza una ecuación cuyo resultado se interpreta como probabilidad de...
TIPOLOGÍA DE MODELOS LOGIT(III) LOGIT MULTINOMIAL - Se modelizan tantas ecuaciones como alternativas tiene Y. - Para cada ...
TIPOLOGÍA DE MODELOS LOGIT(IV) LOGIT MULTINOMIAL Ejemplo: Para el caso de 3 alternativas de Y (la primera es la que se tom...
TIPOLOGÍA DE MODELOS LOGIT(V) LOGIT ORDINAL - Se modelizan tantas ecuaciones como alternativas tiene Y. - Se estima un par...
TIPOLOGÍA DE MODELOS LOGIT(VI) LOGIT ORDINAL Ejemplo: Para el caso de 3 alternativas de Y y 2 variables explicativas
INDICE INTRODUCCIÓN TIPOLOGÍA DE MODELOS LOGIT ETAPAS PARA CONSTRUIR UN MODELO LOGIT APLICACIÓN PRÁCTICA
ETAPAS PARA CONSTRUIR UN MODELO LOGIT(I) ESPECIFICACIÓN ESTIMACIÓN VALIDACION UTILIZACIÓN Definición de la variable endóge...
ETAPAS PARA CONSTRUIR UN MODELO LOGIT(II) ESTIMACIÓN Método de máxima verosimilitud RESOLUCIÓN A TRAVÉS DE UN ALGORITMO DE...
ETAPAS PARA CONSTRUIR UN MODELO LOGIT(III) VALIDACIÓN INDIVIDUAL : Contraste de hipótesis CONJUNTA Estadístico de contrast...
ETAPAS PARA CONSTRUIR UN MODELO LOGIT(IV) UTILIZACIÓN PREDICCIÓN INTERPRETACIÓN DEL PARÁMETRO: Ratio odds: Razón entre odd...
INDICE INTRODUCCIÓN TIPOLOGÍA DE MODELOS LOGIT ETAPAS PARA CONSTRUIR UN MODELO LOGIT APLICACIÓN PRÁCTICA
APLICACIÓN PRÁCTICA <ul><li>1. LOGIT DICOTÓMICO </li></ul><ul><ul><li>Salida básica </li></ul></ul><ul><ul><li>Salida comp...
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Logit

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Carlos Gabriel Contreras

Regresión Logística

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Logit

  1. 1. Regresión logística
  2. 2. INDICE INTRODUCCIÓN TIPOLOGÍA DE MODELOS LOGIT ETAPAS PARA CONSTRUIR UN MODELO LOGIT APLICACIÓN PRÁCTICA
  3. 3. INTRODUCCIÓN (I) TÉCNICA DE ANALISIS DE GRUPOS <ul><ul><li>Método </li></ul></ul><ul><ul><li>Variables explicativas </li></ul></ul><ul><ul><li>Resultado </li></ul></ul>ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y = f (X 1 , X 2 , …, X K ) con Y : variable categórica f() : función logística - Análisis Discriminante - Regresión logística Diferencias
  4. 4. INTRODUCCIÓN (II) AJUSTE LINEAL Regresión tradicional Regresión logística NUBE DE PUNTOS A AJUSTAR PROBLEMAS DEL AJUSTE LINEAL: <ul><ul><li>Distribución no normal de la perturbación aleatoria </li></ul></ul><ul><ul><li>Heterocedasticidad </li></ul></ul><ul><ul><li>Valor estimado fuera del rango 0-1 </li></ul></ul>
  5. 5. INTRODUCCIÓN (III) AJUSTE NO LINEAL 1 0 0,5 Logit Probit Modelo Probit Modelo Logit
  6. 6. INDICE INTRODUCCIÓN TIPOLOGÍA DE MODELOS LOGIT ETAPAS PARA CONSTRUIR UN MODELO LOGIT APLICACIÓN PRÁCTICA
  7. 7. TIPOLOGÍA DE MODELOS LOGIT(I) LOGIT Respuesta binaria: LOGIT DICOTÓMICO (0, 1) Respuesta múltiple (1, 2, …, J) Datos no ordenados: LOGIT MULTINOMIAL Datos ordenados: LOGIT ORDINAL
  8. 8. TIPOLOGÍA DE MODELOS LOGIT(II) LOGIT DICOTÓMICO Se modeliza una ecuación cuyo resultado se interpreta como probabilidad de pertenencia al grupo codificado como 1. Características: Expresión general del modelo: Ejemplo: Para el caso de dos variables explicativas
  9. 9. TIPOLOGÍA DE MODELOS LOGIT(III) LOGIT MULTINOMIAL - Se modelizan tantas ecuaciones como alternativas tiene Y. - Para cada variable se estiman tantos parámetros como alternativas de Y menos una. - Es necesario identificar una categoría de referencia. Características: Expresión general del modelo:
  10. 10. TIPOLOGÍA DE MODELOS LOGIT(IV) LOGIT MULTINOMIAL Ejemplo: Para el caso de 3 alternativas de Y (la primera es la que se toma como referencia) y 2 variables explicativas
  11. 11. TIPOLOGÍA DE MODELOS LOGIT(V) LOGIT ORDINAL - Se modelizan tantas ecuaciones como alternativas tiene Y. - Se estima un parámetro para cada variable explicativa y tantos parámetros “límites” como alternativas tiene Y menos una. Características: Expresión general del modelo: ...
  12. 12. TIPOLOGÍA DE MODELOS LOGIT(VI) LOGIT ORDINAL Ejemplo: Para el caso de 3 alternativas de Y y 2 variables explicativas
  13. 13. INDICE INTRODUCCIÓN TIPOLOGÍA DE MODELOS LOGIT ETAPAS PARA CONSTRUIR UN MODELO LOGIT APLICACIÓN PRÁCTICA
  14. 14. ETAPAS PARA CONSTRUIR UN MODELO LOGIT(I) ESPECIFICACIÓN ESTIMACIÓN VALIDACION UTILIZACIÓN Definición de la variable endógena, explicativas y forma funcional Cálculo de los parámetros Individual : Ver que variables resultan significativas estadísticamente Conjunta : Ver si en conjunto el modelo es aceptable Predicción Interpretación de los parámetros
  15. 15. ETAPAS PARA CONSTRUIR UN MODELO LOGIT(II) ESTIMACIÓN Método de máxima verosimilitud RESOLUCIÓN A TRAVÉS DE UN ALGORITMO DE OPTIMICACIÓN
  16. 16. ETAPAS PARA CONSTRUIR UN MODELO LOGIT(III) VALIDACIÓN INDIVIDUAL : Contraste de hipótesis CONJUNTA Estadístico de contraste Wald Distrib. similar a t 2 1. 2. Regla de decisión Acepto H 0 si: Valor de estadístico Wald < Niv. sig. > 3. 1. Pseudo R 2 = 2. Porcentaje de aciertos: a través de un punto de corte 3. Razón de Verosimilitud = X 2 = Distrib. similar a t 2 si H 0 cierta
  17. 17. ETAPAS PARA CONSTRUIR UN MODELO LOGIT(IV) UTILIZACIÓN PREDICCIÓN INTERPRETACIÓN DEL PARÁMETRO: Ratio odds: Razón entre odds: Caso especial: Obs j con x=x Obs i con x=x+1 Signo Cuantía Efecto Marginal:
  18. 18. INDICE INTRODUCCIÓN TIPOLOGÍA DE MODELOS LOGIT ETAPAS PARA CONSTRUIR UN MODELO LOGIT APLICACIÓN PRÁCTICA
  19. 19. APLICACIÓN PRÁCTICA <ul><li>1. LOGIT DICOTÓMICO </li></ul><ul><ul><li>Salida básica </li></ul></ul><ul><ul><li>Salida completa </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Identificación de atípicos </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Otros estadísticos para la valoración global del modelo </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Elección del punto de corte óptimo: Curva COR </li></ul></ul><ul><ul><li>Tratamiento de las variables categóricas </li></ul></ul><ul><ul><li>Cálculo del Efecto Marginal </li></ul></ul><ul><ul><li>Estimación por pasos </li></ul></ul><ul><li>2. LOGIT MULTINOMIAL </li></ul><ul><li>3. LOGIT ORDINAL </li></ul>

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