ANÁLISIS DE DIAGNÓSTICO EN EL MODELO DE REGRESIÓN LOGÍSTICA: UNA APLICACIÓN
Descripción del Articulo
Logistic regression is a multivariate technique very important for its applications in different areas of knowingness and its applications has been growing more. In clinical and epidemiological research, in particular in a study coronary illness, analysis of logistic regression has been applied for...
Autores: | , , , , |
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Formato: | artículo |
Fecha de Publicación: | 2007 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:ojs.csi.unmsm:article/9431 |
Enlace del recurso: | https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/9431 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Técnica multivariante modelo de regresión logística múltiple análisis de diagnóstico análisis de residuos análisis de influencia. Multivariate technic logistic Regression model Diagnostic analysis analysis of residues analysis of influence. |
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ANÁLISIS DE DIAGNÓSTICO EN EL MODELO DE REGRESIÓN LOGÍSTICA: UNA APLICACIÓNANÁLISIS DE DIAGNÓSTICO EN EL MODELO DE REGRESIÓN LOGÍSTICA: UNA APLICACIÓNSolano Dávíla, OlgaRamírez Torres, AgustinaBartolo Gotarate, Félix ManuelGiraldo Laguna, OrlandoSalinas Moreno, AlfredoTécnica multivariantemodelo de regresión logística múltipleanálisis de diagnósticoanálisis de residuosanálisis de influencia.Multivariate techniclogistic Regression modelDiagnostic analysisanalysis of residuesanalysis of influence.Logistic regression is a multivariate technique very important for its applications in different areas of knowingness and its applications has been growing more. In clinical and epidemiological research, in particular in a study coronary illness, analysis of logistic regression has been applied for first time around 60 years old (lB) . In studies of logistic regression, it is frequent that a group of observations can be outliers. In the construction of logistic regression models is important to examine the observations to detect the existence of one or more observations that is controlling important properties of the modelo We present a discussion on diagnostic to logistic regression model (5), on factors of risk in illness of bone.El análisis de regresión logística es una técnica multivariante de mucha importancia por sus aplicaciones en diferentes áreas del conocimiento humano. Su aplicación viene en aumento cada vez más. En la investigación clínica y epidemiologica, en un estudio sobre enfermedades coronarias, el análisis de regresión logística múltiple fue aplicado por primera vez a principio de los años 60 [IS]. En el estudio del análisis de regresión logística, frecuentemente el conjunto de los datos contiene algunas observaciones atípicas o extremas en relación a los datos. En la construcción de un modelo de regresión logística es importante examinar los datos que están siendo utilizados, con el objetivo de determinar la existencia de uno o varios puntos que están controlando propiedades importantes del modelo. En este trabajo se hace un estudio de diagnóstico en el modelo de regresión logística múltiple (5), sobre los factores de riesgo en la enfermedad de osteoporosis.Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas2007-07-16info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/943110.15381/pes.v10i1.9431Pesquimat; Vol. 10 No. 1 (2007)Pesquimat; Vol. 10 Núm. 1 (2007)1609-84391560-912X10.15381/pes.v10i1reponame:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMspahttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/9431/8253Derechos de autor 2007 Olga Solano Dávíla, Agustina Ramírez Torres, Félix Manuel Bartolo Gotarate, Orlando Giraldo Laguna, Alfredo Salinas Morenohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.csi.unmsm:article/94312020-03-08T15:30:04Z |
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Logistic regression is a multivariate technique very important for its applications in different areas of knowingness and its applications has been growing more. In clinical and epidemiological research, in particular in a study coronary illness, analysis of logistic regression has been applied for first time around 60 years old (lB) . In studies of logistic regression, it is frequent that a group of observations can be outliers. In the construction of logistic regression models is important to examine the observations to detect the existence of one or more observations that is controlling important properties of the modelo We present a discussion on diagnostic to logistic regression model (5), on factors of risk in illness of bone. |
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