Métodos en Ajustar modelo logístico binario

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Patrón de factor/covariable

Describe un conjunto individual de valores de factor/covariable en un conjunto de datos. Minitab calcula las probabilidades del evento, los residuos y otras medidas de diagnóstico para cada patrón de factor/covariable.

Por ejemplo, si un conjunto de datos incluye los factores sexo y raza y la covariable edad, la combinación de estos predictores puede contener tantos patrones diferentes de covariables como sujetos. Si un conjunto de datos solamente incluye los factores raza y sexo, cada uno codificado en dos niveles, solo hay cuatro patrones posibles de factor/covariable. Si usted ingresa los datos como frecuencias o como éxitos, ensayos o fracasos, cada fila contiene un patrón de factor/covariable.

Cómo elimina Minitab los predictores muy correlacionados de la ecuación de regresión en Ajustar modelo logístico binario

Sea rij el elemento de la matriz con barrido actual asociada con Xi y Xj.

Las variables se ingresan o se eliminan una a la vez. Xk es elegible para ingreso si es una variable independiente que no se encuentra actualmente en el modelo con rkk ≥ 1 (tolerancia con un valor predeterminado de 0.0001) y también para cada variable Xj que se encuentra actualmente en el modelo,

Para eliminar los predictores muy correlacionados de una ecuación de regresión, Minitab realiza los siguientes pasos:
  1. Minitab aplica el método SWEEP (barrido) a la matriz de correlación, R, tratando a X1 … Xp como si fueran variables aleatorias.
  2. Para cualquier predictor continuo, Minitab compara el elemento rkk con la tolerancia; rkk ≥ tolerancia, donde k = 1 hasta p.
  3. Para cada variable Xj actualmente en el modelo, Minitab verifica que (rjj – rjk * (rkj / rkk)) * tolerancia ≤ 1.
    Nota

    Donde rkk, rjk, rjj son los elementos diagonales y fuera de la diagonal correspondientes para la variable Xj y Xk después de las operaciones SWEEP del paso k.

  4. De lo contrario, el predictor no pasa la prueba y es eliminado del modelo.
    Nota

    El valor de tolerancia predeterminado es 8.8e–12.

Nota

Usted puede usar el subcomando TOLERANCE con el comando de sesión GZLM para hacer que Minitab mantenga en el modelo un predictor que esté muy correlacionado con otro predictor. Sin embargo, bajar la tolerancia podría ser peligroso debido a la posibilidad de que se produzcan resultados numéricamente inexactos.

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