<html>
  <head>
    <meta content="text/html; charset=ISO-8859-1"
      http-equiv="Content-Type">
  </head>
  <body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
    <div class="moz-cite-prefix">Hola.<br>
      <br>
      Quizá te sirva el paquete glm2<br>
      <br>
      <a class="moz-txt-link-freetext" href="http://cran.r-project.org/web/packages/glm2/index.html">http://cran.r-project.org/web/packages/glm2/index.html</a><br>
      <br>
      Saludos<br>
      El 17/04/13 17:40, Víctor Rodríguez Galiano escribió:<br>
    </div>
    <blockquote cite="mid:DUB119-W34087972136950DDCA1357D0CE0@phx.gbl"
      type="cite">
      <pre wrap="">Hola a todos,
</pre>
      <blockquote type="cite">
        <pre wrap="">table(calibrate$occ)
</pre>
      </blockquote>
      <pre wrap=""> 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: <a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:jorgeivanvelez@gmail.com">jorgeivanvelez@gmail.com</a>
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: <a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:luxorvrg@hotmail.com">luxorvrg@hotmail.com</a>
CC: <a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:r-help-es@r-project.org">r-help-es@r-project.org</a>

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 <a class="moz-txt-link-rfc2396E" href="mailto:luxorvrg@hotmail.com"><luxorvrg@hotmail.com></a>


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: <a class="moz-txt-link-freetext" href="http://r.789695.n4.nabble.com/glm-fit-quot-fitted-probabilities-numerically-0-or-1-occurred-quot-td849242.HTML">http://r.789695.n4.nabble.com/glm-fit-quot-fitted-probabilities-numerically-0-or-1-occurred-quot-td849242.HTML</a> 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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