Regresión logística básica
En el vídeo, viste un modelo de regresión logística que incluía la variable age como predictor. Ahora, vas a incluir una variable categórica y aprenderás a interpretar las estimaciones de sus parámetros.
Cuando incluyes una variable categórica en un modelo de regresión logística en R, obtendrás una estimación del parámetro para todas sus categorías excepto una. A la categoría para la que no se da ninguna estimación se la llama la categoría de referencia. El parámetro de cada una de las otras categorías representa el odds ratio a favor de un impago del préstamo entre la categoría de interés y la categoría de referencia. No te preocupes si esto todavía no te queda del todo claro: harás más ejercicios sobre esto más adelante.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelización del riesgo de crédito en R
Instrucciones del ejercicio
- Construye un modelo de regresión logística llamado
log_model_catcon la variable categóricair_catcomo único predictor. Tu llamada a glm() debe contener tres argumentos: loan_status ~ ir_catfamily = "binomial"data = training_set- Visualiza el resultado en la consola para ver las estimaciones de los parámetros.
- Averigua cuál es la categoría de referencia volviendo a mirar la estructura de
ir_cat(en el conjunto de datos completoloan_data). Usa la funcióntable()para hacerlo.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Build a glm model with variable ir_cat as a predictor
# Print the parameter estimates
# Look at the different categories in ir_cat using table()