La Regresión Logística (LR) y la Regresión No Paramétrica (NPR) son herramientas estadísticas clave para modelar la probabilidad de eventos. La LR, extendiendo los Modelos Lineales Generalizados, utiliza la función logística para resultados binarios. La NPR, con técnicas como los splines, ofrece una modelación flexible sin asumir una forma funcional específica. Ambas técnicas son cruciales en campos como la bioquímica, psicología y epidemiología, y su combinación potencia la selección de modelos estadísticos adecuados.
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Modelo de Regresión Logística
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2
Aplicación de LR con una variable independiente
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3
Desafío de interpretar LR en relaciones desconocidas
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4
A diferencia de la regresión lineal, la NPR no presupone una forma funcional específica, sino que ______ la construcción del modelo.
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5
La NPR es útil cuando la relación entre las variables es ______ o la modelación paramétrica resulta muy ______.
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6
Para estimar la función de regresión, la NPR utiliza técnicas de ______, como los ______.
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7
La representación que ofrece la NPR de la relación entre variables es más ______ y ______.
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8
Definición de LR
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9
Función de enlace en LR
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10
Uso de NPR en LR
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11
Un ______ de simulación muestra cómo la NPR puede reemplazar a los diagramas de ______ para escoger modelos de LR óptimos.
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12
Para simular distintas relaciones entre variables dependientes e independientes, se usaron datos generados al azar con una distribución de ______.
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13
La validez del modelo de LR seleccionado se comprobó usando la prueba de la ______ y el criterio de información de ______ (AIC).
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14
Los hallazgos confirmaron que el suavizado spline es eficiente para establecer el modelo correcto en la ______.
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15
Importancia del suavizado spline cúbico
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16
Modelo con componente sistemático lineal
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17
Aplicación práctica en estudio de esteatosis hepática
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