[R-es] Cómo aplicar weights a las observaciones en un GLM binomial

[Carlos J. Gil Bellosta]

Hola, ¿qué tal?

Yo te recomendaría echarle un vistazo a

http://gking.harvard.edu/files/0s.pdf

y en particular, a la sección 4.1.

Un saludo,

Carlos J. Gil Bellosta
http://www.datanalytics.com


El día 14 de noviembre de 2014, 10:46, Isa García Barón
<xanamb en gmail.com> escribió:
> Hola, espero ser clara en el mensaje ya que es la primera vez que recurro a
> este tipo de ayudas, explico mi duda:
>
> Tengo un dataset con 4505 observaciones en el que la variable dependiente
> son presencias (n=97 y clasificadas como 1) y ausencias (n=4408 y
> clasificadas como 0). Mi primer paso fue realizar un GLM con una muestra
> compensada de ausencias y presencias para la variable dependiente, es decir
> 97 presencias y 97 ausencias. Sin embargo, como todo lo que tengo son
> ausencias y no pseudoausencias me recomendaron utilizar las 97 presencias
> frente a todas las ausencias, aquí viene el problema. Si realizo un GLM con
> ausencia/presencia como variable dependiente no siendo ésta proporcional
> entre 1 y 0 debo ponderar las observaciones, lo cuál creo que se realiza
> añadiendo el vector "weights" a la función, quedando asi:
>
> modelo <- glm(v_dependiente ~ v1 + v2 + v3, data = datset, weights="x",
> family = binomial (link=logit)
>
> Mi duda es cómo calcular el factor de ponderación de las presencias y las
> ausencias para crear el vector que pueda introducir en la función weights.
>
> Muchas gracias! Un saludo
>
> *-------------*
> *Isabel García Barón*
>
>         [[alternative HTML version deleted]]
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