[R-es] ajuste de modelos logísticos con heterocedasticidad

[Carlos Ortega]

Hola,

Si los errores (entiendo que te refieres a los residuos) no son
homocedasticos entonces tienes que utilizar un modelo de regresión
(logística) que permita eliminar ( o reducir considerablemente ) esa
variabilidad.

Esto se consigue introduciendo una función ( polinomica, logaritmos )
bien en la variable "y" o en las variables "x". La elección de un tipo
de función u otro depende de la variabilidad que muestren los
residuos. Si presentan curvatura entonces ajustaras tu modelo con un
polinomio sobre las "x", si  es creciente/decreciente ( pero lineal )
en ese caso el modelo a ajustar es uno del tipo logarítmico.

Saludos
Carlos Ortega
Www.qualityexcellence.es

On Sunday, July 31, 2011, jose luis cañadas <canadasreche en gmail.com> wrote:
> Hola a todos.
>
> ¿Cómo puedo ajustar un modelo de regresión logística en el que la
> varianza de los errores no son iguales, sino que esta puede ser modelada
> por otras variables ?
> ¿Utilizando modelos mixtos o voy desencaminado?
>
>
> Gracias..
>
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