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En este tema

Parámetros del modelo
Tasa de respuesta natural
Opciones de referencia
Opción para prueba de Hosmer-Lemeshow

Parámetros del modelo

Estimar parámetros del modelo:

Usar estimaciones de inicio

Si tiene estimados de inicio, ingrese una columna que se aplicará a todas las variables de respuesta o ingrese una columna separada para cada variable de respuesta. Cada columna debe contener un valor por cada coeficiente en la tabla de regresión en el orden en que aparecen los coeficientes en la tabla de regresión.

La solución de máxima verosimilitud pudiera no converger si las estimaciones de inicio no se encuentran próximas a la solución real. Si el algoritmo no converge en una solución, especifique lo que a su juicio son valores de inicio adecuados. Para obtener más información, vaya a Ingreso de valores para parámetros del modelo estimados.

Número máximo de iteraciones

Ingrese un entero positivo para especificar el máximo número de iteraciones para el método de máxima verosimilitud. El valor predeterminado es 20. Minitab utiliza el algoritmo de Newton-Raphson modificado, un método recursivo, para calcular las estimaciones de máxima verosimilitud. Si Minitab alcanza el número máximo de iteraciones antes de la convergencia, el comando se detendrá.
Usar estimaciones históricas: Seleccione esta opción para ingresar sus propias estimaciones para los parámetros del modelo. Ingrese una columna que se aplicará a todas las variables de respuesta o ingrese una columna separada para cada variable de respuesta. Cada columna debe contener un valor por cada coeficiente en la tabla de regresión en el orden en que aparecen los coeficientes en la tabla de regresión.

Usted puede utilizar estimaciones históricas para realizar la validación cruzada del modelo con una muestra independiente. Para obtener más información, vaya a Ingreso de valores para parámetros del modelo estimados.

Tasa de respuesta natural

Indique cómo desea que Minitab calcule la tasa de respuesta natural, que es la probabilidad de que una unidad falle sin ser expuesta a ninguno de los niveles de esfuerzo. Si usted no selecciona una opción para estimar la tasa de respuesta natural de los datos o establecer su valor, Minitab presupone que la tasa de respuesta natural es 0.

Estimar a partir de datos: Estime la tasa de respuesta natural de los datos de la muestra. Si usted selecciona esta opción, puede ingresar un valor inicial de la estimación (vea la siguiente opción).
Establecer valor: Ingrese un valor para establecer la tasa de respuesta natural en un valor fijo o indicar un punto de inicio para una estimación de la tasa de respuesta natural. Usted podría establecer la tasa si tiene una estimación histórica de datos anteriores. Si no selecciona Estimar a partir de datos, entonces Minitab utiliza el valor que ingrese como la tasa de respuesta natural. Si selecciona Estimar a partir de datos, entonces Minitab utiliza el valor que ingrese como punto de inicio para el algoritmo que estima la tasa de respuesta natural.

Opciones de referencia

Evento: Si usted tiene datos de respuesta/frecuencia, puede ingresar un valor para definir la ocurrencia de un evento. Por ejemplo, si una respuesta de F indica una falla y una respuesta de S indica supervivencia, puede ingresar F para defiunir la falla como el evento. Si no ingresa un valor, Minitab utiliza el valor más alto en la columna para definir el evento. Por opción predeterminada, el rango de los valores de texto se determina por orden alfabético.
Nivel de factor de referencia: Si usted tiene un factor, puede ingresar un nivel de referencia para el factor. Los coeficientes estimados se interpretan en relación con este nivel. Por opción predeterminada, Minitab utiliza el valor más bajo en la columna del factor como el nivel de referencia. Por opción predeterminada, el rango de los valores de texto se determina por orden alfabético.

Opción para prueba de Hosmer-Lemeshow

Número de grupos: Ingrese el número de grupos para la prueba de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow. Por opción predeterminada, esta prueba secciona los datos en 10 grupos, lo cual es adecuado para la mayoría de los datos. Sin embargo, si usted tiene un número pequeño o grande de patrones diferentes de factor/covariable, se recomienda ajustar el número de grupos. Hosmer y Lemeshow sugieren utilizar un mínimo de 6 grupos.

Important

Para mostrar los resultados de la prueba de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow, usted debe seleccionar la opción de mostrar todos los resultados en el cuadro de diálogo secundario Resultados.