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
--  
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Olivier G. Nuñez
Email: onunez@iberstat.es
Tel : +34 663 03 69 09
Web: http://www.iberstat.es

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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]]
>>>>
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>>>> R-help-es@r-project.org
>>>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
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