Hola,
Tengo una regresión logística multinomial de 3 clases: 0, 1 y 2 y tengo modelos individuales asociados (a través de Ajustar Y por X) para N parámetros.
Ahora estoy estudiando un estudio de sensibilidad en el que se supone que cada parámetro se encuentra en ciertos niveles (por ejemplo, mínimo, máximo, etc.). Tengo probabilidades calculadas en cada nivel de parámetro. Me gusta ordenar por rango el cambio de probabilidad en cada clase (0, 1 y 2) debido a cada una de las acciones de estos parámetros, lo que también es fácil.
Obviamente, cada Prob se calcula a partir de funciones Lin (en este caso, ambas funciones son lineales): cada línea tiene un valor p específico en pendientes e intersecciones. ¿Cuál es la forma recomendada y/o más rápida de calcular una especie de nivel de confianza de probabilidad en los niveles de parámetros seleccionados?
En este punto, tengo datos bastante escalares de mi población inicial: datos escalares para cada parámetro con fórmulas asociadas de Lin[Y] y Prob[Z] con estadísticas de población... Creo que debería haber aplicado cambios de parámetros a mis datos de población originales y luego mirar el intervalo de confianza de las distribuciones de probabilidades (como sospecho que esta será su respuesta)... Tenía la esperanza de que hubiera habido alguna otra forma, tal vez una fórmula explícita, a través de un script.
Gracias de antemano por su ayuda.
