Hola,

Aquí tienes una explicación alternativa de cuál puede ser el origen de tu
error:

http://stackoverflow.com/questions/8596160/why-am-i-getting-algorithm-did-not-converge-and-fitted-prob-numerically-0-or


Y aquí hay otras propuestas que van en la dirección que ha apuntado Carlos
y donde se proponen formas de comprobar si existe o no separación perfecta:

http://stats.stackexchange.com/questions/45803/logistic-regression-in-r-resulted-in-hauck-donner-phenomenon-now-what

http://stats.stackexchange.com/questions/5354/logistic-regression-model-does-not-converge



Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es


El 17 de abril de 2013 17:51, José Luis Cañadas Reche <
canadasreche@gmail.com> escribió:

>  Hola.
>
> Quizá te sirva el paquete glm2
>
> http://cran.r-project.org/web/packages/glm2/index.html
>
> Saludos
> El 17/04/13 17:40, Víctor Rodríguez Galiano escribió:
>
> Hola a todos,
>
>  table(calibrate$occ)
>
>   0  1 85 90
>
> No creo que sea un problema de separaci�n perfecta. Si es que he entendido bien lo de separaci�n perfecta. Es decir una separaci�n lineal simple de los datos... No es eso, la base de datos es compleja y es posible que tenga outliers. Al aplicar el modelo de regresi�n log�stica obtengo valores muy cercanos o iguales a uno para casi el 100% de los datos. Lo esperable, y lo que obtengo con Random Forest, es diferentes valores entre 0 y 1 con una distribuci�n m�s o menos normal...
> Gracias
> V�ctor
> From: jorgeivanvelez@gmail.com
> Date: Thu, 18 Apr 2013 00:57:39 +1000
> Subject: Re: [R-es] regresi�n log�stica (glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred)
> To: luxorvrg@hotmail.com
> CC: r-help-es@r-project.org
>
> Hola Victor,
>
>
> Si "y" es tu variable respuesta, cual es el resultado de
>
>
> table(y)
>
>
> ?
> Saludos,
>
> Jorge.-
>
>
>
>
>
> 2013/4/17 V�ctor Rodr�guez Galiano <luxorvrg@hotmail.com> <luxorvrg@hotmail.com>
>
>
> Hola  a todos, Estoy intentando aplicar regresi�n log�stica (glm). Tengo un conjunto de variables explicativas y una variable respuesta (0 o 1). Resulta que al calcular el modelo de regresi�n obtengo el siguiente mensaje de error: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Al utilizar el modelo para predecir a partir de nuevos datos, en todos los casos se asigna un valor de 1. Cuando tendr�an que ser valores decimales entre 0 y 1. No se si hay alguna forma de evitar esto... He le�do un poco al respecto en: http://r.789695.n4.nabble.com/glm-fit-quot-fitted-probabilities-numerically-0-or-1-occurred-quot-td849242.HTML Aqu� explican el porque se produce este efecto, pero me pregunto si existe alguna forma de evitarlo, o simplemente el problema est� en mis datos y !
>  no puedo a
> plicar regresi�n log�stica en este caso. He probado con otro tipo de metodolog�as como Random Forest, y no tengo problema. Pero necesito comparar los resultados con los de regresi�n log�stica. �Alguna sugerencia?. Gracias y saludos V�ctor
>
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Saludos,
Carlos Ortega
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