Busco orientación sobre cómo realizar diagnósticos (ajuste del modelo, forma del modelo, supuestos, valores atípicos) de modelos de regresión logística creados con la personalidad de modelo lineal generalizado "fit model". Esta personalidad debe utilizarse en este caso debido a que los datos tienen tamaños de muestra pequeños y una separación completa. Los únicos gráficos de diagnóstico disponibles en la personalidad de modelo lineal generalizado son los de Pearson y los de residuos de desviación frente a los valores predichos. Me gustaría utilizar otros tipos de residuos (específicamente residuos parciales) para realizar diagnósticos; parece que estos deben calcularse manualmente.
No puedo compartir los datos, pero aquí hay una captura de pantalla del cuadro de diálogo de ajuste del modelo con el modelo lineal generalizado y el ajuste de sesgo de Firth seleccionados, a modo de referencia.
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