Sto cercando indicazioni su come eseguire la diagnostica (adattamento del modello, forma del modello, presupposti, outlier) di modelli di regressione logistica creati utilizzando il modello di adattamento del modello lineare generalizzato. Il modello lineare generalizzato deve essere utilizzato in questo caso perché i dati hanno dimensioni campionarie ridotte e completa separazione. Gli unici grafici diagnostici disponibili nel modello lineare generalizzato sono i grafici dei residui di Pearson e della devianza rispetto ai valori previsti. Vorrei utilizzare altri tipi di residui (in particolare i residui parziali) per eseguire la diagnostica... a quanto pare questi devono essere calcolati manualmente.
Non posso condividere i dati, ma ecco uno screenshot della finestra di dialogo del modello di adattamento con il modello lineare generalizzato e la correzione del bias di Firth selezionati, a titolo di riferimento.
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