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<meta content="text/html; charset=ISO-8859-1"
http-equiv="Content-Type">
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<body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
Hola. Estoy teniendo problemas para enviar correos a la lista ( a
ver si este llega). <br>
Reenvío el que he mandado a Manel, con respecto a logit y
ponderaciones.<br>
<br>
<br>
Hace un tiempo me tropecé con el mismo problema con las
ponderaciones. Tenía una variable dependiente "uso de internet" en 0
y 1 . una independiente "edad" y como pesos un factor de elevación,
(era encuesta del INE). Mis soluciones fueron. Mis variables
uso_int, edad y factor.elev están en un data.frame que he llamado
datos<br>
<br>
1. Uso de survey<br>
<br>
<tt>### probando survey ##<br>
<br>
library(survey)<br>
# nos creamos el data.frame con<br>
datos<- data.frame(uso_int,edad,factor.elev)<br>
<br>
# nos creamos el objeto svydesign con factor.elev como peso<br>
ddatos <- svydesign(id=~1,weights=~factor.elev,data=datos)</tt><br>
<br>
<tt># ahora uso svyglm con family binomial<br>
modelo <- svyglm(uso_int~edad,family=binomial,design=ddatos)</tt><br>
<br>
2. Uso de lrm<br>
<br>
<tt>library(rms)<br>
modelo.lrm <-
lrm(uso_int~edad,weights=factor.elev,data=datos,x=T,y=T)<br>
modelo.lrm</tt><br>
<br>
3. Uso de glm , utilizando previamente xtabs<br>
<br>
<tt>#Utilizando la tabla que se obtiene con xtabs, pasándola a
data.frame y utilizar glm con la opción weights ,poniendo como
#peso las frecuencias que se obtienen en el data.frame.<br>
<br>
attach(datos)<br>
tabla2 <- xtabs(factor.elev ~ edad+uso_int)<br>
datos2 <- data.frame(tabla2)<br>
<br>
# convierto uso_int a numérica 0,1<br>
datos2$uso_int <- ifelse(datos2$uso_int=="0",0,1)<br>
<br>
# convierto edad del data.frame que está en factor a numérica,
conservando el número original<br>
datos2$edad <- as.numeric(as.character(datos2$edad))<br>
<br>
# calculo el modelo.<br>
modelo.4 <- glm(uso_int ~ edad
,family=binomial,weights=Freq,data=datos2)</tt><br>
<br>
Personalmente, me gusta mucho lrm ya que permite obtener medidas de
bondad de ajuste correctas cuando tenemos variables continuas como
independiente . Hecha un vistazo a la ayuda de residuals.lrm<br>
<br>
<br>
<br>
<br>
El 24/04/12 22:00, J Manel S Griño escribió:
<blockquote
cite="mid:CAKoaBiEgoCHyqQYBjwWqkdtdo0vQN2zCohF9MGDtcHfATy62GQ@mail.gmail.com"
type="cite">
<pre wrap="">Hola de nuevo,
S�, los NR s�n NA, pero codificados como una categoria para a�adirlos al
an�lisis (aunque s� que son poquitos).
Yo tambi�n creo como Gregorio respecto a las ponderaciones en glm.
Y respecto a survey, aunque la verdad es qe es un paquete que hace tiempo
que intento entender y me est� costando banstante, lo habia probado y me da
el mismo error. Lo que he hecho con survey es lo siguiente:
ddades <- svydesign(id=~1,weights=~pond,data=prova)
mod2 <- svyglm(dep~indep,family="binomial",design=ddades)
Por internet encontr� la posible soluci�nl quasibinomial(link="logit"),
pero creo que no es la soluci�n porque en realidad la quasibinomial no ha
sido pensada para esto (vaya, que creo que las ponderaciones en la
quasibinomial tienen el mismo sentido que en la binomial). Y tambi�n he
encontrado una posible soluci�n haciendo un round() a mis ponderaciones,
pero esto a�n me parece m�s "alejado de la verdad".
Seguiremos investigando...
Gracias.
[[alternative HTML version deleted]]
</pre>
<br>
<fieldset class="mimeAttachmentHeader"></fieldset>
<br>
<pre wrap="">_______________________________________________
R-help-es mailing list
<a moz-do-not-send="true" class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:R-help-es@r-project.org">R-help-es@r-project.org</a>
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</pre>
</blockquote>
<br>
<br>
</body>
</html>