El siguiente código emplea el paquete glmulti para seleccionar los 3 mejores modelos logit a partir de una fuente de datos y genera un documento en formato pdf que resume los 3 modelos de la siguiente forma:
- Una tabla con los coeficientes y el p-valor de los 3 mejores modelos obtenidos a través de una búsqueda exhaustiva empleando el paquete
glmulti - Una tabla con los efectos marginales calculados con el paquete
margins - Una tabla de evaluación donde se presentan el
$R^2$ , especificidad, sensibilidad, precisión y AUC. Los datos se calculan en la funciónMatConf, para el cálculo del AUC se utiliza el paqueteROCR - Dos gráficos del paquete
glmultique presentan la importancia relativa de las variables y la selección del número de mejores modelos usando el criterior AIC - Los gráficos de las probabilidades relativas de los 3 mejores modelos utilizando el comando
plot_modeldel paquetesjPlot - Los gráficos de los efectos marginales de los 3 mejores modelos
Se incluye un script que contiene dos funciones:
-
MatConfque genera una matriz de confunsión, el$R^2$ , especificidad, sensibilidad, precisión y AUC -
selecModeloque realiza el proceso de selección de modelos y la elaboración del informe arriba descrito
Hay un script con un ejemplo Ejemplo.R empleando unos datos de ejemplo del libro de Wooldridge. Se accede a los datos usando la librería wooldridge (para más información consultar el manual)
Asimismo hay un archivo .Rmd para crear el reporte en pdf