Re: DF Problem in Goodness-of-Fit: Datos agrupados en logística nominal y GLM / Binomial / Logit PlataformasLa prueba de razón de verosimilitud de todo el modelo se basa en los grados de libertad del modelo, en este caso 2. Es decir, el modelo DF para la tabulación cruzada 2x2 es (n1 - 1) + (n2 - 1) = (2 - 1) + (2 - 1) = 2.
Los grados de libertad para la prueba de desviación se basan en los 'errores' hipotéticos del modelo, no en los parámetros del modelo, que se utilizan para ajustar el modelo saturado, en este caso 1117. Entonces 2 + 1117 + 1 = 1120 tamaño de muestra.
El problema del DF en la bondad de ajuste: datos agrupados en logística nominal y plataformas GLM / binomial / Logit Tengo datos de que estoy creando un modelo logístico binario de kx 2 x 2 datos agrupados. Sé cómo crear una nueva tabla de datos que enumera cada observación, pero obtengo una tabla de datos realmente larga. ¿Cómo puedo usar los datos de conteo que mi profesor nos da en la plataforma GLM? Además, ¿cómo calculo los grados de libertad del modelo una vez que se crea ese modelo?
