De acuerdo,

lo intentaré hacer

Muchas gracias

Dolors



2010/10/6 Olivier Nuñez <onunez@iberstat.es>

> Si entiendo bien, tienes dos indicadores de mejoría del paciente. Los
> llamamos Y1 e Y2.
> Eres capaz de predecir las respectivas variaciones de estos indicadores
> mediante características individuales,
> llamamos les X1 y X2, utilizando una regresión lineal del tipo:
>
> Y1 = A1*X1 + eps_1
> Y2 = A2*X2 + eps_2
>
> Ahora, pretendes combinar ambos indicadores en uno sólo: Y = Y1 + Y2,
> y tu pregunta es si puedes predecir este ultimo indicador por
>
> Y = A1*X1 + A2*X2
>
> La respuesta es sí,  y esta predicción no es segada (es lo bueno de los
> modelos lineales).
> El problema viene a la hora de calcular  la precisión de esta predicción.
> Porque dar una predicción sin conocer su precisión es poco útil.
> Una primera aproximación consiste en decir que la variabilidad de la
> predicción de Y (denotada Y^) es
> la suma de las varianzas de las predicciones que la componen:
>
> var( Y^ ) = var( Y1^) + var (Y2^).
>
> Este caso corresponde a la situación en la cual las predicciones  Y1^ e
>  Y2^ son independientes.
> Desgraciadamente, es poco probable que se cumpla en tu marco.
> Por lo tanto, si no quieres (no puedes) directamente predecir Y con las
> características individuales X1 y X2,
> te propongo aproximar la varianza de Y^ por
>
> var( Y^ ) = 2*(var( Y1^) + var (Y2^))
>
> que sin embargo, tiene la desventaja de siempre sobrestimar la varianza
> real de Y^  (pero nunca la subestimará!)
>
> Un saludo.
>
>
> -- ____________________________________
>
>
> Olivier G. Nuñez
> Email: onunez@iberstat.es
> Tel : +34 663 03 69 09
> Web: http://www.iberstat.es
>
> ____________________________________
>
>
>
>
> El 06/10/2010, a las 11:29, dolors giralt casellas escribió:
>
>
>  Hola Olivier,
>>
>> por cosas del trabajo no se me permite decir que son w e y...
>> Os puedo decir que w se relaciona con mejoria de los pacientes, e y se
>> relaciona con empeoramiento (-y seria mejoria).
>> Entonces, mi idea era usar las variables relacionadas (ai y bk) con w e y
>> para predecir mejoria sin tener que volver a calcular las betas ya que para
>> los medicos seria más práctico.
>> No sé si lo que os he explicado os va a servir...
>>
>> Merci
>>
>> Dolors
>>
>>
>> 2010/10/6 Olivier Nuñez <onunez@iberstat.es>
>> Dolors,
>>
>> ¿porqué no explicas la motivación o el contexto para  semejante
>> manipulación?
>> Y así, tal vez entenderemos algo y te podremos ayudar.
>> Un saludo. Olivier
>> -- ____________________________________
>>
>> Olivier G. Nuñez
>> Email: onunez@iberstat.es
>> Tel : +34 663 03 69 09
>> Web: http://www.iberstat.es
>>
>> ____________________________________
>>
>>
>>
>>
>> El 06/10/2010, a las 10:44, dolors giralt casellas escribió:
>>
>>  Hola,
>>>
>>> Antes no me expliqué muy bien,
>>>
>>> tengo dos regresiones logisticas
>>>
>>> w=f(a1, ...,ai)--> ß1a2 + ß4a4+..+ßjaj
>>> y=f(b1, ...,bk)--> ß2b2 + ß5b5+..+ßnbn  donde las ß son los coeficientes
>>> de
>>> cada variable
>>>
>>>  la idea era hacer una función z=f(w, -y) = ß1a2 + ß4a4+..+ßjaj - ( ß2b2
>>> + ß
>>> 5b5+..+ßnbn)
>>> que no sé si se puede hacer, teniendo en cuenta que z está relacionada
>>> con w
>>> e y.
>>>
>>> Gracias
>>>
>>> Dolors
>>>
>>>
>>>
>>>
>>>
>>> 2010/10/4 Carlos J. Gil Bellosta <cgb@datanalytics.com>
>>>
>>>  Hola, ¿qué tal?
>>>>
>>>> Una alternativa (sin emitir juicios acerca de su superioridad con
>>>> respecto a la de los otros correos) es crear el modelo (usado la
>>>> nomenclatura que aparece en el de Carlos Ortega, que aparece más
>>>> abajo)
>>>>
>>>> z = f( y, w )
>>>>
>>>> donde y y w son el el resultado de predict (de tipo "response", creo)
>>>> de los modelos
>>>>
>>>> y = f(xi)
>>>> w = f(vi)
>>>>
>>>> Vendría a ser algo parecido a un "perceptrón multicapa" (o "bicapa",
>>>> en este caso). Se puede lograr algo parecido usando el paquete nnet.
>>>>
>>>> Un saludo,
>>>>
>>>> Carlos J. Gil Bellosta
>>>> http://www.datanalytics.com
>>>>
>>>>
>>>> 2010/10/4 Carlos Ortega <coforfe@gmail.com>:
>>>>
>>>>> Hola Dolors,
>>>>>
>>>>> No sé si entiendo bien el problema que planteas.
>>>>> Tienes dos modelos logísticos:
>>>>>
>>>>> y = f(xi) (la "y" depende linearmente de varias "x")
>>>>> w = f(vi) (la "v" depende linearmente de varias "v")
>>>>>
>>>>> Y dices que la "y"  y la "w" a su vez están relacionadas con una "z".
>>>>> Y tu duda es saber si puedes usar alguna de las "x" y alguna de las "v"
>>>>>
>>>> para
>>>>
>>>>> realizar un modelo del tipo:
>>>>> z = f(xi , vi)
>>>>>
>>>>> ¿Es esto lo que preguntas?
>>>>> ¿Las "xi" y las "vi" que usarías serían las que te han salido
>>>>>
>>>> significativas
>>>>
>>>>> en los modelos de "y" y de "w"?
>>>>> ¿Qué problema hay en establecer el modelo de "z" con todas las "xi" y
>>>>> con
>>>>> todas las "vi" y que el modelo te indique cuáles de ellas son
>>>>>
>>>> significativas
>>>>
>>>>> y cuáles no?
>>>>>
>>>>> Saludos,
>>>>> Carlos Ortega
>>>>> www.qualityexcellence.es
>>>>>
>>>>> 2010/10/4 dolors giralt casellas <dolors1985@gmail.com>
>>>>>
>>>>>  Hola,
>>>>>>
>>>>>> tengo dos modelos distintos de regresión logistica donde las variables
>>>>>> dependientes son distintas. Sé que estas dos variables están
>>>>>>
>>>>> relacionadas
>>>>
>>>>> con una tercera. Me interesaria hacer un nuevo modelo con esta tercera
>>>>>> utilizando las variables que me han salido en las dos regresiones
>>>>>> anteriores
>>>>>> pero sin utilizar las variables dependientes de las dos regresiones
>>>>>> logisticas. No sé si se puede hacer, pero si se puede, alguien sabe
>>>>>>
>>>>> como? A
>>>>
>>>>> lo mejor usando las betas?
>>>>>>
>>>>>> Muchas gracias
>>>>>>
>>>>>> Dolors
>>>>>>
>>>>>>       [[alternative HTML version deleted]]
>>>>>>
>>>>>>
>>>>>> _______________________________________________
>>>>>> R-help-es mailing list
>>>>>> R-help-es@r-project.org
>>>>>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>>>>>>
>>>>>>
>>>>>>
>>>>>       [[alternative HTML version deleted]]
>>>>>
>>>>>
>>>>> _______________________________________________
>>>>> R-help-es mailing list
>>>>> R-help-es@r-project.org
>>>>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>>>>>
>>>>>
>>>>>
>>>>
>>> [[alternative HTML version deleted]]
>>>
>>> _______________________________________________
>>> R-help-es mailing list
>>> R-help-es@r-project.org
>>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>>>
>>
>>
>>
>

	[[alternative HTML version deleted]]

