SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.29 número3Desempeño de las funciones esenciales de salud pública en tres municipios, Antioquia-Colombia, 2011Políticas de inclusión educativa del discapacitado. barreras y facilitadores para su implementación: Bucaramanga, 2010 índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Revista

Articulo

Indicadores

Links relacionados

  • En proceso de indezaciónCitado por Google
  • No hay articulos similaresSimilares en SciELO
  • En proceso de indezaciónSimilares en Google

Compartir


Revista Facultad Nacional de Salud Pública

versión impresa ISSN 0120-386Xversión On-line ISSN 2256-3334

Resumen

CORREA M, Juan C  y  VALENCIA C, Marisol. La separación en regresión logística, una solución y aplicación. Rev. Fac. Nac. Salud Pública [online]. 2011, vol.29, n.3, pp.281-288. ISSN 0120-386X.

La regresión logística es una de las técnicas estadísticas más aplicadas cuando se busca explicar el comportamiento probabilístico de algún fenómeno. Un problema que aparece con frecuencia en estos modelos es la separación en los datos, mostrando los grupos de éxitos separados de los fracasos, lo que impide hallar los estimadores de máxima verosimilitud. OBJETIVO: Presentar una revisión y solución del problema, comparando con otras existentes. METODOLOGIA: Simulación del modelo logístico y estimación del sesgo de los parámetros, usando la solución propuesta con el método clásico. Bayesiano y observaciones ficticias y con el método de Firth. RESULTADOS: Los sesgos encontrados son menores al generar el par de observaciones ficticias con el método Bayesiano. Se muestra un ejemplo sobre la edad de la menarquia. DISCUSION: Se aporta una solución adecuada al problema de la separación usando simulación en un esquema de modelo logístico sencillo. Conclusiones: la generación de observaciones ficticias se recomienda dentro de la región de separación y el mejor método de solución está basado en la teoría bayesiana, donde se logra una convergencia en los parámetros del modelo logístico.

Palabras clave : modelo logístico; estimación de máxima verosimilitud; menarquia.

        · resumen en Inglés     · texto en Español     · Español ( pdf )

 

Creative Commons License Todo el contenido de esta revista, excepto dónde está identificado, está bajo una Licencia Creative Commons