R help es - Jan 2010 - datasets para regresión logística binomial y multinomial

Buenas.
Sé que en R hay multitud de datasets y me haría falta alguno que 
trataran de variables relacionadas con salud, sobre todo para aprender 
más acerca de cómo realizar una regresión logística binomial o multinomial.


Gracias..

Hola Juse Luis,

Mira este data set a ver su te viene bien:
http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/mlogit.htm

Saludos
Patricia


El 17 de enero de 2010 19:28, jose luis <canadasreche@gmail.com> escribió:
> Buenas.
> Sé que en R hay multitud de datasets y me haría falta alguno que trataran
> de variables relacionadas con salud, sobre todo para aprender más acerca de
> cómo realizar una regresión logística binomial o multinomial.
>
>
> Gracias..
>
> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es@r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>
	[[alternative HTML version deleted]]

Un conjunto de datos que yo he usado en enseñar regresión logistica y
extenciones (regresión logistica aditiva, con mgcv) es  credit en paquete
Fahrmeir:

install.packages(c("Fahrmeir","mgcv"), dep=TRUE)
library(Fahrmeir)
?credit
example(credit)
library(mgcv)
?gam

Kjetil Halvorsen

2010/1/18 Usuario R <r.user.spain@gmail.com>
> Hola Juse Luis,
>
> Mira este data set a ver su te viene bien:
> http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/mlogit.htm
>
> Saludos
> Patricia
>
>
> El 17 de enero de 2010 19:28, jose luis <canadasreche@gmail.com>
escribió:
>
> > Buenas.
> > Sé que en R hay multitud de datasets y me haría falta alguno que
trataran
> > de variables relacionadas con salud, sobre todo para aprender más
acerca
> de
> > cómo realizar una regresión logística binomial o multinomial.
> >
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> > Gracias..
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>

-- 
"... an entire human genome would fit on a music CD."

--- www.thinkgene.com

	[[alternative HTML version deleted]]

Se supone que la función de Rcommander:

Hist(iris$Petal.Length, scale="frequency", breaks="Sturges",
col="darkgray")

o el del programa base:

hist(iris$Petal.Length, scale="frequency", breaks="Sturges",
col="darkgray")

utilizan la función pero, construyen histogramas con 12 intervalos y sin 
embargo:

 > nclass.Sturges(iris$Petal.Length)
9

Más curioso aún:

hist(iris$Petal.Length/3, scale="frequency",
breaks="Sturges",
col="darkgray")

hist(iris$Petal.Length/9, scale="frequency",
breaks="Sturges",
col="darkgray")

Salen con 11 y 7 intervalos respectivamente.

Supongo que tiene que ver con la regla de redondeo que siga la función 
hist. Se supone que los extremos de los intervalos no deben tener una 
precisión muy alta para que el resultado sea intuitivo; pero no 
encuentro documentado qué regla sigue.

¿Alguien sabe algo más?

Un saludo.

Hola, ¿qué tal?

Deberías echarle un vistazo a

?nclass.Sturges

y, en particular, a

Sturges, H. A. (1926) The choice of a class interval. Journal of the
American Statistical Association 21, 65?66.

Un saludo,

Carlos J. Gil Bellosta
http://www.datanalytics.com