Los modelos mixtos que apuntabas, creo que son una buena alternativa. El 
paquete 'lme4' quizas pueda ser útil. .

El 01/08/2011 8:36, José Luis Cañadas escribió:
> Hola.
>
> No es eso exactamente, me refiero a los llamados  modelos de regresión
> heterocedástica, dónde se modela la varianza,. por ejemplo con
> log(sigma)=bZ con Z un conjunto de covariables que explican la
> heterocedasticidad.
>
> En el paquete statmod he encontrado la función /remlscore/ que asume un
> modelo de regresión heterocedástica , pero sólo para variables
> dependientes continuas.
>
>
> El 01/08/11 01:16, Carlos Ortega escribió:
>> 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@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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