En este artículo se presenta la regresión logística multinomial como extensión multivariante de la regresión logística binaria clásica, ampliamente utilizada en la investigación forestal. A partir de la formulación matemática del modelo estadístico se explica la estimulación de parámetros mediante el método de máxima verosimilitud y se establecen los test estadísticos adecuados para la significatividad global del modelo y el efecto de cada regresor. También se calculan los intervalos de confianza asintóticos para los parámetros y se mide la calidad del ajuste mediante los coeficientes de determinación (pseudo-R2) más ampliamente utilizados. La calidad en la predicción puede medirse, al igual que en el análisis discriminante, mediante la tabla de clasificación observados-predichos o mediante validación externa si se dispone de una muestra alternativa para ese propósito.
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