Regresion Logistica

Introducción

Se expone la manera de construir y analizar un modelo de regresión que pretende representar la dependencia lineal de una variable respuesta con dos categorías (dicotómica1) respectoa otras variables explicativas (categóricas o cuantitativas2). Se representaran las dos posibles respuestas de la variable respuesta como 0 y 1. Por ejemplo explicar la probabilidad de que unapersona se enferme (1) o no (0) respecto a su edad, sexo, hábitos, entre otros.
De esta manera se dice conoce como proceso binomial cuando sólo tiene dos posibles resultados: "éxito" dado como “1”y "fracaso" dado como “0”, siendo la probabilidad de cada uno de ellos constante en una serie de repeticiones. Un proceso binomial se caracteriza por la probabilidad de éxito, representada por p3,la probabilidad de fracaso es por tanto 1-p ya que, evidentemente, ambas probabilidades deben sumar 1. En ocasiones, se usa el cociente , denominado "odds", y que indica cuánto más probable es eléxito que el fracaso. Por lo tanto en los modelos de Regresión Logística se pretende estudiar si la probabilidad de éxito (p) de una variable de este tipo depende, o no, de otra u otras variables.Regresión logística
La regresión logística4 es un tipo de análisis de regresión utilizado para predecir el resultado de una variable categórica (una variable que puede adoptar un número limitadode categorías) en función de las variables independientes o predictoras. Es útil para modelar la probabilidad de un evento ocurriendo como función de otros factores. El análisis de regresión logísticase enmarca en el conjunto de modelos lineales generalizados que usa como función de enlace la función logit5. Las probabilidades que describen el posible resultado de un único ensayo se modelan, comouna función de variables explicativas, utilizando una función logística.
Modelo de regresión logística simple
El objetivo es estudiar la relación de la probabilidad de “éxito” en el proceso con...