SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.32 número2Comparison between Two Dimensionality Reduction Methods in Time Series índice de autoresíndice de assuntospesquisa de artigos
Home Pagelista alfabética de periódicos  

Serviços Personalizados

Journal

Artigo

Indicadores

Links relacionados

  • Em processo de indexaçãoCitado por Google
  • Não possue artigos similaresSimilares em SciELO
  • Em processo de indexaçãoSimilares em Google

Compartilhar


Revista Colombiana de Estadística

versão impressa ISSN 0120-1751

Resumo

PONSOT BALAGUER, ERNESTO; SINHA, SURENDRA  e  GOITIA, ARNALDO. Sobre la agrupación de niveles del factor explicativo en el modelo logit binario. Rev.Colomb.Estad. [online]. 2009, vol.32, n.2, pp.157-187. ISSN 0120-1751.

Se discute el efecto que se produce sobre el modelo logit binario con un único factor explicativo cuando el investigador decide agrupar algunos niveles de dicho factor. Con base en la parametrización de referencia y el modelo saturado se sugiere un procedimiento que, aprovechando los cómputos de un primer ajuste logit y corrigiendo el supuesto distribucional sobre la varianza, produce estimaciones más eficientemente y con mayor precisión que las que se producen si solo se decide reiterar un ajuste logit. Una vez colocado el tema en perspectiva, se desarrollan las ecuaciones que sustentan el procedimiento sugerido, apelando a la teoría asintótica. Se ilustra mediante un ejemplo la diferencia entre el procedimiento sugerido y el habitual y, con base en una extensa simulación, se muestran tendencias sólidas a favor del primero, en la medida en que las probabilidades de éxito de la variable respuesta (Y=1), asociadas con las categorías del factor explicativo incluidas en la agrupación, sean más disímiles entre sí.

Palavras-chave : modelo logit; agregación de niveles; datos agregados; tablas de contingencia; modelo lineal generalizado.

        · resumo em Inglês     · texto em Espanhol     · Espanhol ( pdf )

 

Creative Commons License Todo o conteúdo deste periódico, exceto onde está identificado, está licenciado sob uma Licença Creative Commons