Hola, ¿qué tal?
Las predicciones del modelo con y sin término independiente (i.e., dia +
hora + ... y -1 + dia + hora + ...) deberían ser exactamente las mismas.
Puedes usar distintos tipos de contrastes (como aquí
<http://www.ats.ucla.edu/stat/r/library/contrast_coding.htm>) para
reparametrizarlos de varias maneras.
De todos modos, lo que te recomiendo es usar el paquete effects para medir
(y graficar) el efecto de tus variables categóricas (además, con sus
incertidumbres, etc.) como aquí
<http://www.datanalytics.com/2015/07/14/efectos-en-regresiones-logisticas/>.
Un saludo,
Carlos J. Gil Bellosta
http://www.datanalytics.com
El 18 de febrero de 2016, 15:53, Milagros Camacho Bellido <
mila.camachobellido en gmail.com> escribió:
> Hola:
>
> Gracias por tu respuesta.
>
> Ya había pensado en tu idea, pero si quitó el término independiente el
> modelo resultante es peor, tiene mucho menos porcentaje de acierto.
>
> Además en el conjunto de las variables horas del día sigue quitando una
> variable como me pasaba para días de la semana, es decir, siguen siendo
> resultados relativos a la hora eliminada. Sólo elimino la mitad del
> problema.
>
> Un saludo,
>
> Milagros Camacho.El 18/2/2016 3:04 p. m., Olivier Nuñez <onunez en
unex.es>
> escribió:
> >
> > En la formula de la regresión pon "-1":
> >
> > y ~ -1 + Dia
> >
> > Así te quitas la constante del modelo, y los efectos que estimas para
> cada dia ya no son relativos.
> > En realidad, tu interpretación es correcta y interpretar el efecto de
un
> día respecto al otro, es facil de comunicar.
> > Un saludo. Olivier
> >
> > ----- Mensaje original -----
> > De: "Milagros Camacho" <mila.camachobellido en
gmail.com>
> > Para: r-help-es en r-project.org
> > Enviados: Jueves, 18 de Febrero 2016 14:09:31
> > Asunto: [R-es] Efectos de la regresion logistica
> >
> > Buenas tardes a todos:
> >
> > Tengo un problema al interpretar los coeficientes de una regresión
> > logística.
> >
> > Tengo varios grupos de variables predictoras que son indicadoras o
dummy
> > variables y representan todos los días de la semana y todas las horas
> > del día. Al meter en el modelo, por ejemplo, las 7 indicadoras como
> > características de los día de la semana una se ha de quitar, ya que es
> > el contrario de las 6 restantes, es decir, la variable no introducida
es
> > para el modelo la negación de las otras 6. Con las variables horas del
> > día pasa lo mismo. El modelo es bueno y al realizar el cross
validation
> > sale un buen porcentaje de acierto.
> >
> > El problema es la interpretación de los coeficientes de las variables
> > indicadoras, ya que los 6 coeficientes que obtengo para las variables
> > indicadoras del día de la semana es en contraste con la variable
> > indicadora que no he introducido en el modelo, es decir, si la
variable
> > indicadora no indroducida fuera el sábado la interpretación del efecto
> > del lunes es en contraste con el efecto del sábado.
> >
> > ¿Cómo podría medir solo el efecto de la variable lunes sin tener en
> > cuenta el sábado a partir del modelo?
> >
> >
> > Un saludo y gracias de antemano.
> >
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