Hola, ¿qué tal? Tienes una discusión sobre esos asuntos aquí <http://rpsychologist.com/r-guide-longitudinal-lme-lmer>. Puedes usar los paquetes lmer o nlme (me decantaría por el primero).
Un saludo, Carlos J. Gil Bellosta http://www.datanalytics.com El 22 de marzo de 2017, 17:48, Sebastian Gadea <sebastiangadea...@gmail.com> escribió: > Gracias a todos por sus respuestas, perdón si no fui muy claro. > > Lo que intento replicar es un análisis realizado en Stata, tengo que hacer > los mismos cálculos pero en el r. > > En Stata lo que se hizo fue: > > xi: logistic i.coord i.v11_sexo, vce (cluster red) > > > *Vce (cluster clustvar) especifica que los errores estándar permiten la > correlación intragrupo, relajando el requisito habitual de que las > observaciones sean independientes. Es decir, las observaciones son > independientes entre grupos (grupos) pero no necesariamente dentro de los > grupos. * > http://www.stata.com/manuals13/rvce_option.pdf > > > O sea, quitan el supuesto de independencia entre observaciones de un mismo > grupo, en este lo indica la variable red. Pero ésto no afecta la estimación > de los coeficientes, si los intervalos de confianza. > > > El 22 de marzo de 2017, 13:38, Xavi tibau alberdi <xaviti...@gmail.com> > escribió: > > > Buenas, > > > > No estoy muy seguro de porqué quieres hacer esto. Si no te entiendo mal, > > quieres hacer una regresión logística, y con los resultados un análisis > de > > clústers. Quizá lo mejor seria usar ambos métodos de predicción y > comparar > > los resultados. Aún así, si te he entendido bien, entonces la manera de > > hacerlo sería: primero la regresión y luego recuperas las predicciones. > Por > > ejemplo: > > > > mylogit <- glm(variable ~ ., data = df, family = "binomial") #Regresion > > logistica > > > > summary(mylogit) #Ves que tal ha quedado. > > > > Puedes recuperar las prediciones con 'mylogit$fitted.values' y las puedes > > poner en el dataframe original > > > > df$fitted <- mylogit$fitted.values > > > > Luego, puedes realizar un análisis de clusters usando las predicciones. > > > > Como se trata de una regresión logística, tendira sentido que antes del > > analisis redondees los resultados hacia 1 o hacia 0. > > > > Espero que esto te sirva. > > > > Un saludo, > > > > Xavier Tibau > > > > > > > > > > > > > > > > > > 2017-03-22 16:33 GMT+01:00 Sebastian Gadea <sebastiangadea...@gmail.com > >: > > > >> Buenas tardes, > >> > >> desde Uruguay, quiero realizar una regresión logística,con la función > GLM, > >> pero ademas quiero designarle a las observaciones clusters. > >> > >> La idea es decirle al programa que las observaciones corresponden a > >> diferentes clusters. > >> > >> > >> Saludos! > >> Sebastián. > >> > >> [[alternative HTML version deleted]] > >> > >> _______________________________________________ > >> R-help-es mailing list > >> R-help-es@r-project.org > >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > >> > > > > > > > -- > Saludos! > Sebastián. > > [[alternative HTML version deleted]] > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es@r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > [[alternative HTML version deleted]] _______________________________________________ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es