[R-es] GLM con clusters

[Carlos J. Gil Bellosta]

Hola, ¿qué tal?

Tienes una discusión sobre esos asuntos aquí
<http://rpsychologist.com/r-guide-longitudinal-lme-lmer>. Puedes usar los
paquetes lmer o nlme (me decantaría por el primero).

Un saludo,

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

El 22 de marzo de 2017, 17:48, Sebastian Gadea <sebastiangadea.uy en gmail.com>
escribió:

> Gracias a todos por sus respuestas, perdón si no fui muy claro.
>
> Lo que intento replicar es un análisis realizado en Stata, tengo que hacer
> los mismos cálculos pero en el r.
>
> En Stata lo que se hizo fue:
>
> xi: logistic i.coord i.v11_sexo, vce (cluster red)
>
>
> *Vce (cluster clustvar) especifica que los errores estándar permiten la
> correlación intragrupo, relajando el requisito habitual de que las
> observaciones sean independientes. Es decir, las observaciones son
> independientes entre grupos (grupos) pero no necesariamente dentro de los
> grupos. *
> http://www.stata.com/manuals13/rvce_option.pdf
>
>
> O sea, quitan el supuesto de independencia entre observaciones de un mismo
> grupo, en este lo indica la variable red. Pero ésto no afecta la estimación
> de los coeficientes, si los intervalos de confianza.
>
>
> El 22 de marzo de 2017, 13:38, Xavi tibau alberdi <xavitibau en gmail.com>
> escribió:
>
> > Buenas,
> >
> > No estoy muy seguro de porqué quieres hacer esto. Si no te entiendo mal,
> > quieres hacer una regresión logística, y con los resultados un análisis
> de
> > clústers. Quizá lo mejor seria usar ambos métodos de predicción y
> comparar
> > los resultados. Aún así, si te he entendido bien, entonces la manera de
> > hacerlo sería: primero la regresión y luego recuperas las predicciones.
> Por
> > ejemplo:
> >
> > mylogit <- glm(variable ~ ., data = df, family = "binomial") #Regresion
> > logistica
> >
> > summary(mylogit) #Ves que tal ha quedado.
> >
> > Puedes recuperar las prediciones con 'mylogit$fitted.values' y las puedes
> > poner en el dataframe original
> >
> > df$fitted <- mylogit$fitted.values
> >
> > Luego, puedes realizar un análisis de clusters usando las predicciones.
> >
> > Como se trata de una regresión logística, tendira sentido que antes del
> > analisis redondees los resultados hacia 1 o hacia 0.
> >
> > Espero que esto te sirva.
> >
> > Un saludo,
> >
> > Xavier Tibau
> >
> >
> >
> >
> >
> >
> >
> >
> > 2017-03-22 16:33 GMT+01:00 Sebastian Gadea <sebastiangadea.uy en gmail.com
> >:
> >
> >> Buenas tardes,
> >>
> >> desde Uruguay, quiero realizar una regresión logística,con la función
> GLM,
> >> pero ademas quiero designarle a las observaciones clusters.
> >>
> >> La idea es decirle al programa que las observaciones corresponden a
> >> diferentes clusters.
> >>
> >>
> >> Saludos!
> >> Sebastián.
> >>
> >>         [[alternative HTML version deleted]]
> >>
> >> _______________________________________________
> >> R-help-es mailing list
> >> R-help-es en r-project.org
> >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
> >>
> >
> >
>
>
> --
> Saludos!
> Sebastián.
>
>         [[alternative HTML version deleted]]
>
> _______________________________________________
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>

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