¿Por qué es importante la elección de la función de enlace en un modelo GLM, especialmente en el caso de la regresión logística con familia binomial? ¿Qué implicaciones tiene esta elección en la interpretación del modelo?
Hola Raúl.
En base a lo que pude entender es que: la función de enlace (GLM) define la relación entre la combinación lineal de las variables predictoras y el valor esperado de la variable respuesta .
y en base a otras investigaciones pude obtener que en la regresión logística con familia binomial, usamos casi siempre el logit, porque transforma la probabilidad (que va de 0 a 1) y en log-odds (que puede ir de -∞ a +∞), lo que permite ajustar el modelo correctamente.
Sin embargo si usamos otra función (como probit), la interpretación cambia y ya no hablamos de odds, sino de otras escalas, lo que puede ser más difícil de entender.
En si, ya es un tema un poco complejo, imagina manejar otras escalas.
Saludos
En base a lo que pude entender es que: la función de enlace (GLM) define la relación entre la combinación lineal de las variables predictoras y el valor esperado de la variable respuesta .
y en base a otras investigaciones pude obtener que en la regresión logística con familia binomial, usamos casi siempre el logit, porque transforma la probabilidad (que va de 0 a 1) y en log-odds (que puede ir de -∞ a +∞), lo que permite ajustar el modelo correctamente.
Sin embargo si usamos otra función (como probit), la interpretación cambia y ya no hablamos de odds, sino de otras escalas, lo que puede ser más difícil de entender.
En si, ya es un tema un poco complejo, imagina manejar otras escalas.
Saludos