El presente desarrollo es el análisis de regresión logística con 18 variables predictores ordinales y 5 variables respuestas cualitativas nominales, en una encuesta realizada aleatoriamente a 81 estudiantes.
d1. ¿Qué grado cursas?
Sexto___ Séptimo___ Octavo____ Noveno____ Décimo____ Undécimo___
d2. ¿Cuántos años tienes? _____
d3. ¿En qué grado te gustan las Matemáticas?
Ninguno___ Poco___ Medio___ Bastante___
d4. ¿Cuál fue tu nivel de rendimiento en Matemáticas al terminar el año anterior?
Insuficiente___ Básico___ Sobresaliente___ Excelente___
d5. ¿Cuál es el grado de facilidad que tienes en Matemáticas?
Ninguno___ Poco___ Medio___ Bastante___
d6. ¿En qué nivel estás dedicando tiempo al estudio de las Matemáticas?
Ninguno___ Poco___ Medio___ Bastante___
d7. ¿En qué grado te gustan las Estadísticas?
Ninguno___ Poco___ Medio___ Bastante___
d8. ¿Cuál fue tu nivel de rendimiento en Estadísticas al terminar el año anterior?
Insuficiente___ Básico___ Sobresaliente___ Excelente___
d9. ¿Cuál es el grado de facilidad que tienes en Estadísticas?
Ninguno___ Poco___ Medio___ Bastante___
d10. ¿En qué nivel estás dedicando tiempo al estudio de las Estadísticas?
Ninguno___ Poco___ Medio___ Bastante___
d11. ¿En qué grado te gusta la Geometría?
Ninguno___ Poco___ Medio___ Bastante___
d12. ¿Cuál fue tu nivel de rendimiento en Geometría en años anteriores?
Insuficiente___ Básico___ Sobresaliente___ Excelente___
d13. ¿Cuál es el grado de facilidad que tienes en dominar conocimientos geométricos?
Ninguno___ Poco___ Medio___ Bastante___
d14. ¿En qué nivel estás dedicando tiempo al estudio de la Geometría?
Ninguno___ Poco___ Medio___ Bastante___
d15. ¿En qué grado te gusta el área de Ciencias Naturales: ¿Biología, Química o Física?
Ninguno___ Poco___ Medio___ Bastante___
d16. ¿Cuál fue tu nivel de rendimiento en Biología en años anteriores?
Insuficiente___ Básico___ Sobresaliente___ Excelente___
d17. ¿Cuál es el grado de facilidad que tienes en Biología?
Ninguno___ Poco___ Medio___ Bastante___
d18. ¿En qué nivel estás dedicando tiempo al estudio de la Biología?
Ninguno___ Poco___ Medio___ Bastante___
y1. Señala el área que más te gustaría aprender de las Ciencias
Biología___ Química___ Física___ Tecnología___ Ninguna___
y2. Señala el área que más te sientes mejor preparado
Biología___ Química___ Física___ Tecnología___ Ninguna___
y3. ¿Cuál es el área de la Ciencia con mayor grado de facilidad?
Biología___ Química___ Física___ Tecnología___ Ninguna___
y4. ¿Cuál es el área de la Ciencia que para ti es más divertida?
Biología___ Química___ Física___ Tecnología___ Ninguna___
y5. ¿Cuál es el área de la Ciencia que para ti tiene más aplicaciones?
Biología___ Química___ Física___ Tecnología___ Ninguna___
data=read.delim('clipboard')
d1=data$Grado
d2=data$Edad
d3=data$p1
d4=data$p2
d5=data$p3
d6=data$p4
d7=data$p5
d8=data$p6
d9=data$p7
d10=data$p8
d11=data$p9
d12=data$p10
d13=data$p11
d14=data$p12
d15=data$p13
d16=data$p14
d17=data$p15
d18=data$p16
y1=data$y1
y2=data$y2
y3=data$y3
y4=data$y4
y5=data$y5
library(nnet)
mn1=multinom(y1~d1+d2+d3+d4+d5+d6+d7+d8+d9+d10+d11+d12+d13+d14+d15+d16+d17+d18)## # weights: 100 (76 variable)
## initial value 130.364471
## iter 10 value 91.493838
## iter 20 value 77.672275
## iter 30 value 73.974695
## iter 40 value 72.704064
## iter 50 value 72.422822
## iter 60 value 72.358593
## iter 70 value 72.349625
## iter 80 value 72.348230
## iter 90 value 72.348078
## final value 72.348076
## convergedmn2=multinom(y2~d1+d2+d3+d4+d5+d6+d7+d8+d9+d10+d11+d12+d13+d14+d15+d16+d17+d18)## # weights: 100 (76 variable)
## initial value 130.364471
## iter 10 value 96.171902
## iter 20 value 77.811710
## iter 30 value 73.842003
## iter 40 value 71.809214
## iter 50 value 71.185723
## iter 60 value 70.968994
## iter 70 value 70.880160
## iter 80 value 70.876460
## final value 70.876424
## convergedmn3=multinom(y3~d1+d2+d3+d4+d5+d6+d7+d8+d9+d10+d11+d12+d13+d14+d15+d16+d17+d18)## # weights: 100 (76 variable)
## initial value 130.364471
## iter 10 value 89.099120
## iter 20 value 68.120358
## iter 30 value 60.909208
## iter 40 value 58.001079
## iter 50 value 55.096893
## iter 60 value 52.853942
## iter 70 value 49.197197
## iter 80 value 47.477110
## iter 90 value 40.249224
## iter 100 value 36.502010
## final value 36.502010
## stopped after 100 iterationsmn4=multinom(y4~d1+d2+d3+d4+d5+d6+d7+d8+d9+d10+d11+d12+d13+d14+d15+d16+d17+d18)## # weights: 100 (76 variable)
## initial value 130.364471
## iter 10 value 96.618509
## iter 20 value 82.874332
## iter 30 value 82.275956
## iter 40 value 82.147190
## iter 50 value 82.100979
## iter 60 value 82.067299
## iter 70 value 82.065148
## final value 82.065141
## convergedmn5=multinom(y5~d1+d2+d3+d4+d5+d6+d7+d8+d9+d10+d11+d12+d13+d14+d15+d16+d17+d18)## # weights: 100 (76 variable)
## initial value 130.364471
## iter 10 value 102.181170
## iter 20 value 93.071359
## iter 30 value 91.522501
## iter 40 value 91.284187
## iter 50 value 91.243041
## iter 60 value 91.235958
## iter 70 value 91.234967
## final value 91.234799
## convergedFISICA1=c(11.056616, 0.8902210, -0.47923143, -1.6981979, 3.6394720, -2.6682839, 0.8964168,
0.7610275, -2.69690045, -0.8612265, 0.4236902, -0.05991164, -0.5727575, 0.6039138,
-1.8685249, 0.1833986, -2.782342, -0.5576386, 1.5947922)
NINGUNA1=c(-6.855946, -0.7788949, 1.15575057, 0.8660268, 0.6219952, 1.9716390, -3.5075178,
-4.7209678, 0.02670789, -2.4452964, 9.7144453, -4.98606298, -3.9549820, 4.8432492,
0.3788169, 1.0611409, -5.461268, 4.7825078, -3.1485263)
QUIMICA1=c(-14.858282, 1.0563265, 0.04880820, 1.0279084, 1.0842192, -0.3278394, -1.5571330,
-1.2698137, -0.08128748, -0.6796437, 1.4256673, -0.02769358, -0.5734800, -0.6924033,
-1.3789165, 0.5744656, 0.275999, 1.2572427, 1.7043219)
TECNO1=c(2.094192, -0.2208265, 0.09128052, 0.5059467, -1.7908808, 0.9691008, -0.3211296,
-1.1743144, 0.41405433, 1.4211425, -1.1368571, -0.37540998, -2.0723723, 1.3871269,
1.3554737, 0.7888023, 2.040347, -2.6956854, -0.4244714)
beta1=cbind(FISICA1,NINGUNA1,QUIMICA1,TECNO1)
px=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
d1s=cbind(px,d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8,d9,d10,d11,d12,d13,d14, d15,d16,d17,d18)
pm1<-d1s %*% beta1
em1=exp(pm1)
r1s=round(rbind(cbind(1/(1+apply(em1,1,sum)),em1/(1+apply(em1,1,sum)))),8)
mn1$precticed <- predict(mn1, newdata = d1s, "class")
ctable1 <- table(y1, mn1$precticed)
round((sum(diag(ctable1))/sum(ctable1))*100,2)## [1] 58.02pf1=round((diag(ctable1))/apply(ctable1,1,sum)*100,2)
cbind(ctable1,pf1)## BIOLOGIA FISICA NINGUNA QUIMICA TECNO pf1
## BIOLOGIA 11 5 0 3 5 45.83
## FISICA 4 7 1 1 0 53.85
## NINGUNA 1 0 5 1 1 62.50
## QUIMICA 3 2 0 9 2 56.25
## TECNO 3 1 0 1 15 75.00r1s## FISICA1 NINGUNA1 QUIMICA1 TECNO1
## [1,] 0.86133905 0.00000190 0.00248084 0.09589038 0.04028783
## [2,] 0.06054477 0.83109730 0.07816905 0.02756826 0.00262062
## [3,] 0.59585036 0.02168636 0.00968621 0.00027938 0.37249768
## [4,] 0.22425081 0.56056230 0.00533203 0.00005139 0.20980347
## [5,] 0.03728812 0.00110497 0.40426505 0.37887984 0.17846202
## [6,] 0.47532879 0.30581994 0.06998352 0.03017610 0.11869165
## [7,] 0.33134021 0.09205632 0.14062020 0.05534202 0.38064126
## [8,] 0.54072083 0.45887487 0.00000002 0.00012887 0.00027541
## [9,] 0.50166375 0.00061918 0.01362359 0.00333484 0.48075863
## [10,] 0.76107312 0.00003334 0.10026720 0.01919864 0.11942770
## [11,] 0.89396013 0.00027962 0.00000085 0.04436919 0.06139022
## [12,] 0.11365454 0.00000143 0.28285527 0.00070954 0.60277921
## [13,] 0.00055714 0.00000465 0.00142612 0.00000956 0.99800252
## [14,] 0.42219791 0.01359418 0.00000007 0.47394273 0.09026510
## [15,] 0.64103379 0.04406877 0.01111604 0.20555109 0.09823032
## [16,] 0.01729652 0.00000168 0.00038562 0.16082989 0.82148629
## [17,] 0.21180818 0.00203727 0.00000011 0.01112653 0.77502790
## [18,] 0.24404282 0.00014655 0.00000000 0.00018986 0.75562077
## [19,] 0.81200495 0.04617344 0.00000000 0.04163168 0.10018992
## [20,] 0.26498409 0.00010900 0.18616279 0.00803365 0.54071047
## [21,] 0.56362742 0.00336074 0.00023239 0.32439926 0.10838019
## [22,] 0.77922885 0.20287356 0.00017118 0.01742920 0.00029721
## [23,] 0.43875911 0.46074000 0.00000001 0.09706909 0.00343179
## [24,] 0.31532983 0.17190986 0.12431322 0.00537063 0.38307647
## [25,] 0.43378136 0.45350054 0.00000000 0.00694253 0.10577558
## [26,] 0.47704105 0.10353072 0.25847808 0.00151603 0.15943412
## [27,] 0.10346042 0.14066568 0.29364541 0.31715832 0.14507017
## [28,] 0.42534250 0.00003565 0.01669064 0.34040690 0.21752431
## [29,] 0.10684708 0.36730222 0.00000001 0.35250257 0.17334813
## [30,] 0.26722945 0.01454808 0.08201001 0.29942792 0.33678454
## [31,] 0.30933075 0.00009659 0.00000003 0.01164349 0.67892913
## [32,] 0.06631010 0.00004941 0.00000019 0.88432650 0.04931380
## [33,] 0.17698974 0.00004228 0.00000002 0.81748904 0.00547893
## [34,] 0.07112877 0.00087103 0.00000000 0.80166076 0.12633944
## [35,] 0.38051334 0.00004442 0.00000000 0.07013133 0.54931091
## [36,] 0.60822339 0.29262340 0.00000046 0.09139333 0.00775942
## [37,] 0.15019630 0.00000328 0.00124835 0.82040914 0.02814292
## [38,] 0.13367141 0.04367739 0.03578250 0.76500855 0.02186016
## [39,] 0.06721387 0.59789216 0.01701221 0.31515070 0.00273105
## [40,] 0.00158391 0.37318579 0.62397704 0.00119972 0.00005354
## [41,] 0.01788156 0.97863747 0.00000006 0.00264125 0.00083966
## [42,] 0.17020387 0.05218728 0.00304693 0.29608166 0.47848026
## [43,] 0.08927296 0.01031762 0.35669032 0.43969700 0.10402211
## [44,] 0.07513215 0.31474637 0.34367668 0.15702101 0.10942380
## [45,] 0.88716723 0.00099740 0.02202608 0.01843662 0.07137267
## [46,] 0.04899232 0.03174807 0.30499731 0.61148801 0.00277429
## [47,] 0.46165495 0.02194456 0.00001734 0.03055264 0.48583051
## [48,] 0.24733190 0.00266267 0.02756079 0.41199428 0.31045036
## [49,] 0.08279776 0.00000402 0.38814829 0.00953972 0.51951021
## [50,] 0.57958103 0.29266562 0.00010097 0.02079310 0.10685927
## [51,] 0.59660694 0.00970934 0.00000141 0.00638131 0.38730101
## [52,] 0.34345268 0.17289484 0.00011488 0.44791314 0.03562445
## [53,] 0.00000032 0.00000168 0.99999730 0.00000068 0.00000003
## [54,] 0.86022167 0.00023306 0.00111045 0.04417510 0.09425972
## [55,] 0.06754924 0.00000290 0.00000001 0.32066163 0.61178623
## [56,] 0.44494465 0.11576862 0.01239415 0.16364931 0.26324327
## [57,] 0.02023327 0.00001947 0.00180671 0.00042231 0.97751823
## [58,] 0.01478007 0.23566067 0.47695736 0.04831468 0.22428722
## [59,] 0.04499414 0.28105678 0.00000010 0.67141365 0.00253534
## [60,] 0.37979134 0.41190080 0.00000000 0.19355103 0.01475683
## [61,] 0.08246361 0.64272863 0.11724020 0.09961262 0.05795493
## [62,] 0.83094786 0.00012443 0.00002184 0.02678327 0.14212259
## [63,] 0.39774161 0.52443508 0.00007765 0.05838054 0.01936512
## [64,] 0.09759693 0.56056744 0.00000116 0.31768989 0.02414458
## [65,] 0.26141199 0.00041752 0.00006927 0.15798838 0.58011285
## [66,] 0.34238728 0.00000017 0.00129972 0.11568138 0.54063145
## [67,] 0.30108400 0.41006864 0.02943822 0.00917122 0.25023792
## [68,] 0.02253917 0.00436252 0.00022200 0.06085651 0.91201980
## [69,] 0.18931010 0.10800830 0.11568046 0.06492616 0.52207498
## [70,] 0.03869751 0.11432320 0.31340245 0.47709691 0.05647993
## [71,] 0.14375868 0.08319887 0.00000000 0.03870051 0.73434194
## [72,] 0.08725631 0.00008658 0.02460081 0.31973329 0.56832300
## [73,] 0.74065584 0.00317932 0.04674941 0.14268449 0.06673094
## [74,] 0.13269377 0.47565433 0.00000002 0.20485432 0.18679756
## [75,] 0.32651990 0.00073448 0.10468660 0.11358034 0.45447868
## [76,] 0.41001162 0.00110401 0.00734138 0.38832124 0.19322175
## [77,] 0.00510242 0.19313108 0.79894142 0.00206558 0.00075950
## [78,] 0.17379906 0.03266029 0.23945569 0.52403685 0.03004811
## [79,] 0.08864058 0.31918485 0.24279639 0.34797306 0.00140512
## [80,] 0.00413965 0.54370779 0.05535541 0.38911759 0.00767956
## [81,] 0.00420760 0.44385281 0.20390856 0.34802881 0.00000222beta1 ## FISICA1 NINGUNA1 QUIMICA1 TECNO1
## [1,] 11.05661600 -6.85594600 -14.85828200 2.09419200
## [2,] 0.89022100 -0.77889490 1.05632650 -0.22082650
## [3,] -0.47923143 1.15575057 0.04880820 0.09128052
## [4,] -1.69819790 0.86602680 1.02790840 0.50594670
## [5,] 3.63947200 0.62199520 1.08421920 -1.79088080
## [6,] -2.66828390 1.97163900 -0.32783940 0.96910080
## [7,] 0.89641680 -3.50751780 -1.55713300 -0.32112960
## [8,] 0.76102750 -4.72096780 -1.26981370 -1.17431440
## [9,] -2.69690045 0.02670789 -0.08128748 0.41405433
## [10,] -0.86122650 -2.44529640 -0.67964370 1.42114250
## [11,] 0.42369020 9.71444530 1.42566730 -1.13685710
## [12,] -0.05991164 -4.98606298 -0.02769358 -0.37540998
## [13,] -0.57275750 -3.95498200 -0.57348000 -2.07237230
## [14,] 0.60391380 4.84324920 -0.69240330 1.38712690
## [15,] -1.86852490 0.37881690 -1.37891650 1.35547370
## [16,] 0.18339860 1.06114090 0.57446560 0.78880230
## [17,] -2.78234200 -5.46126800 0.27599900 2.04034700
## [18,] -0.55763860 4.78250780 1.25724270 -2.69568540
## [19,] 1.59479220 -3.14852630 1.70432190 -0.42447140exp(beta1)## FISICA1 NINGUNA1 QUIMICA1 TECNO1
## [1,] 6.336177e+04 1.053175e-03 3.524765e-07 8.1188783
## [2,] 2.435668e+00 4.589129e-01 2.875787e+00 0.8018558
## [3,] 6.192592e-01 3.176407e+00 1.050019e+00 1.0955763
## [4,] 1.830130e-01 2.377446e+00 2.795213e+00 1.6585549
## [5,] 3.807173e+01 1.862641e+00 2.957130e+00 0.1668132
## [6,] 6.937117e-02 7.182439e+00 7.204787e-01 2.6355735
## [7,] 2.450806e+00 2.997122e-02 2.107394e-01 0.7253292
## [8,] 2.140474e+00 8.906555e-03 2.808839e-01 0.3090308
## [9,] 6.741414e-02 1.027068e+00 9.219286e-01 1.5129393
## [10,] 4.226434e-01 8.670043e-02 5.067975e-01 4.1418498
## [11,] 1.527588e+00 1.655503e+04 4.160633e+00 0.3208258
## [12,] 9.418478e-01 6.832511e-03 9.726864e-01 0.6870076
## [13,] 5.639682e-01 1.915901e-02 5.635608e-01 0.1258868
## [14,] 1.829264e+00 1.268809e+02 5.003721e-01 4.0033315
## [15,] 1.543512e-01 1.460556e+00 2.518513e-01 3.8785978
## [16,] 1.201293e+00 2.889666e+00 1.776181e+00 2.2007590
## [17,] 6.189338e-02 4.248166e-03 1.317847e+00 7.6932783
## [18,] 5.725595e-01 1.194034e+02 3.515714e+00 0.0674961
## [19,] 4.927305e+00 4.291532e-02 5.497656e+00 0.6541155FISICA2=c(2.043520, -0.6871243, 3.190748e-01, -0.01094387, 0.2091331, -0.05450996, 0.8547593,
1.0810058, -0.73028393, 0.4897075, -0.87714208, 0.40907137, -1.286200, -0.06244266,
0.1553709, -0.6904280, 0.3057735, -0.8161568, 0.4344270)
NINGUNA2=c(8.057734, -0.1757520 , 9.339135e-02, 0.30982458, 0.3266947, 1.53845658, 1.2061762,
-1.6035996, 0.59165696, -0.2167577, 0.70086684, 0.09799096, -1.647594, 0.08040794,
-1.5847959, -0.3667407, -1.3195693, -2.2657612, 0.2915206)
QUIMICA2=c(-74.414291, 31.2749555, -2.794717e+01, -14.40568569, 37.9247548, -15.07907169, -1.4093387,
48.0578062, -3.93258638, -9.0949618, 2.69249401, 19.16397509, -12.552540, 0.89337812,
43.7079844, 3.8676719, -2.7909345, 19.3293204, -58.7572931)
TECNO2=c(4.213512, -0.0553085, -1.398982e-04, 0.20815176, -0.4148620, 1.44932609, 0.6377374,
-0.9638185, -0.08266317, 0.8250579, -0.00303304, 0.35393016, -1.774533, 0.63443229,
0.3830941, -0.5095795, -0.2459110, -1.3666114, -0.6199277)
beta2=cbind(FISICA2,NINGUNA2,QUIMICA2,TECNO2)
px=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
d1s=cbind(px,d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8,d9,d10,d11,d12,d13,d14, d15,d16,d17,d18)
pm1<-d1s %*% beta2
em1=exp(pm1)
r2s=round(rbind(cbind(1/(1+apply(em1,1,sum)),em1/(1+apply(em1,1,sum)))),8)
mn2$precticed <- predict(mn2, newdata = d1s, "class")
ctable2 <- table(y2, mn2$precticed)
round((sum(diag(ctable2))/sum(ctable2))*100,2)## [1] 61.73pf2=round((diag(ctable2))/apply(ctable2,1,sum)*100,2)
cbind(ctable2,pf2)## BIOLOGIA FISICA NINGUNA QUIMICA TECNO pf2
## BIOLOGIA 20 3 1 0 4 71.43
## FISICA 4 7 0 0 2 53.85
## NINGUNA 2 0 5 0 4 45.45
## QUIMICA 0 0 0 5 0 100.00
## TECNO 6 2 3 0 13 54.17r2s## FISICA2 NINGUNA2 QUIMICA2 TECNO2
## [1,] 0.30174791 0.21475504 0.02158995 0.00000000 0.46190710
## [2,] 0.27668753 0.33043228 0.25907783 0.00000000 0.13380235
## [3,] 0.15208013 0.04438306 0.01796085 0.00000000 0.78557596
## [4,] 0.00028384 0.04884332 0.40797761 0.00000000 0.54289523
## [5,] 0.59920131 0.14465065 0.04893262 0.00000000 0.20721542
## [6,] 0.60037522 0.23347799 0.01242471 0.00000000 0.15372209
## [7,] 0.28588675 0.21806227 0.27617090 0.00000000 0.21988008
## [8,] 0.25448339 0.67844710 0.00320260 0.00000000 0.06386690
## [9,] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.99999994 0.00000005
## [10,] 0.84688366 0.00562395 0.00311737 0.00000000 0.14437502
## [11,] 0.61210180 0.31761573 0.00051479 0.00000000 0.06976768
## [12,] 0.34952424 0.06860789 0.07951604 0.00000000 0.50235183
## [13,] 0.06141560 0.10710960 0.02844846 0.00000000 0.80302633
## [14,] 0.46937933 0.23995325 0.21472055 0.00000000 0.07594687
## [15,] 0.04313712 0.68200608 0.00108787 0.00000000 0.27376892
## [16,] 0.04389153 0.01721601 0.18545541 0.00000000 0.75343705
## [17,] 0.58311699 0.07085165 0.02266710 0.00000000 0.32336426
## [18,] 0.28142785 0.52415935 0.00142380 0.00000000 0.19298900
## [19,] 0.57789280 0.37187299 0.00680199 0.00000000 0.04343222
## [20,] 0.34056382 0.02901338 0.04358612 0.00000000 0.58683667
## [21,] 0.82805717 0.05634154 0.00866461 0.00000000 0.10693668
## [22,] 0.54779670 0.23726246 0.12467544 0.00000000 0.09026539
## [23,] 0.74959078 0.23188334 0.00136647 0.00000000 0.01715941
## [24,] 0.08055553 0.06875939 0.15627369 0.00000000 0.69441139
## [25,] 0.61336231 0.16257705 0.10102033 0.00000000 0.12304032
## [26,] 0.08894084 0.70810153 0.00514538 0.00000000 0.19781225
## [27,] 0.10585421 0.03679989 0.72525349 0.00000000 0.13209241
## [28,] 0.72223748 0.02978913 0.00125709 0.00000003 0.24671628
## [29,] 0.53987549 0.40773367 0.02283529 0.00000000 0.02955555
## [30,] 0.14855155 0.08127799 0.32570825 0.00000000 0.44446222
## [31,] 0.28621132 0.01725075 0.01303312 0.00000000 0.68350481
## [32,] 0.65999090 0.05679011 0.06424645 0.00000000 0.21897254
## [33,] 0.71415161 0.15776283 0.05133493 0.00000000 0.07675063
## [34,] 0.21541457 0.40109572 0.17348102 0.00000000 0.21000868
## [35,] 0.31391261 0.60616079 0.00239610 0.00000000 0.07753050
## [36,] 0.00000004 0.00000000 0.00000000 0.99999996 0.00000000
## [37,] 0.60735941 0.14620332 0.00228692 0.00000000 0.24415035
## [38,] 0.75163462 0.10761999 0.00577598 0.00000000 0.13496940
## [39,] 0.71166211 0.09900809 0.07360047 0.00000000 0.11572932
## [40,] 0.41859510 0.06477692 0.28902133 0.00000000 0.22760665
## [41,] 0.37535728 0.49816874 0.02871738 0.00000000 0.09775659
## [42,] 0.06279536 0.00360314 0.52460961 0.00000000 0.40899188
## [43,] 0.14827197 0.01103828 0.35427858 0.00000000 0.48641117
## [44,] 0.06405389 0.08072575 0.26875141 0.00000000 0.58646896
## [45,] 0.78759940 0.06134654 0.00296685 0.00000000 0.14808721
## [46,] 0.77159624 0.04239244 0.01990228 0.00000000 0.16610903
## [47,] 0.25795555 0.10054328 0.03589127 0.00000000 0.60560990
## [48,] 0.09246035 0.05339835 0.14434599 0.00000000 0.70979532
## [49,] 0.00064407 0.00010424 0.84436306 0.00000000 0.15488863
## [50,] 0.08099291 0.03380306 0.46444203 0.00000000 0.42076199
## [51,] 0.22443781 0.05414434 0.06967410 0.00000000 0.65174374
## [52,] 0.08424193 0.17335349 0.06804042 0.00000000 0.67436416
## [53,] 0.40444713 0.01855509 0.19103863 0.00000000 0.38595914
## [54,] 0.55772945 0.07800410 0.00245818 0.00000000 0.36180827
## [55,] 0.65580766 0.04668450 0.06891336 0.00000000 0.22859448
## [56,] 0.40220938 0.22155999 0.01219107 0.00000000 0.36403956
## [57,] 0.38913907 0.04312954 0.00256864 0.00000002 0.56516273
## [58,] 0.43339713 0.43800864 0.00053388 0.00000000 0.12806036
## [59,] 0.67921031 0.17973133 0.03525114 0.00000000 0.10580722
## [60,] 0.44659180 0.37100832 0.00743266 0.00000000 0.17496721
## [61,] 0.04858006 0.11739866 0.30296734 0.00000000 0.53105394
## [62,] 0.31148271 0.59236016 0.00513733 0.00000000 0.09101980
## [63,] 0.37717767 0.09080137 0.13186961 0.00000019 0.40015116
## [64,] 0.29451684 0.52814025 0.02038572 0.00000000 0.15695718
## [65,] 0.31863651 0.03677263 0.05315439 0.00000000 0.59143646
## [66,] 0.96573574 0.00761854 0.00001336 0.00000000 0.02663236
## [67,] 0.01093638 0.04667076 0.54067540 0.00000000 0.40171745
## [68,] 0.52724466 0.05169741 0.00173147 0.00000000 0.41932646
## [69,] 0.05353431 0.00234889 0.73523910 0.00000000 0.20887771
## [70,] 0.01374664 0.00172427 0.90361223 0.00000000 0.08091686
## [71,] 0.18540185 0.45815003 0.01066332 0.00000000 0.34578480
## [72,] 0.00000001 0.00000000 0.00000000 0.99999998 0.00000000
## [73,] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.00000000 0.00000000
## [74,] 0.24248079 0.06012338 0.05753877 0.00000000 0.63985705
## [75,] 0.21428668 0.05643647 0.03718304 0.00000000 0.69209380
## [76,] 0.36909222 0.07643281 0.04195044 0.00000000 0.51252452
## [77,] 0.40634620 0.08298402 0.10829707 0.00000000 0.40237271
## [78,] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.00000000 0.00000000
## [79,] 0.45072501 0.08325503 0.17726908 0.00000000 0.28875088
## [80,] 0.27775061 0.08156614 0.32729167 0.00000000 0.31339159
## [81,] 0.22964794 0.09198180 0.61652074 0.00000000 0.06184952beta2## FISICA2 NINGUNA2 QUIMICA2 TECNO2
## [1,] 2.04352000 8.05773400 -74.4142910 4.2135120000
## [2,] -0.68712430 -0.17575200 31.2749555 -0.0553085000
## [3,] 0.31907480 0.09339135 -27.9471700 -0.0001398982
## [4,] -0.01094387 0.30982458 -14.4056857 0.2081517600
## [5,] 0.20913310 0.32669470 37.9247548 -0.4148620000
## [6,] -0.05450996 1.53845658 -15.0790717 1.4493260900
## [7,] 0.85475930 1.20617620 -1.4093387 0.6377374000
## [8,] 1.08100580 -1.60359960 48.0578062 -0.9638185000
## [9,] -0.73028393 0.59165696 -3.9325864 -0.0826631700
## [10,] 0.48970750 -0.21675770 -9.0949618 0.8250579000
## [11,] -0.87714208 0.70086684 2.6924940 -0.0030330400
## [12,] 0.40907137 0.09799096 19.1639751 0.3539301600
## [13,] -1.28620000 -1.64759400 -12.5525400 -1.7745330000
## [14,] -0.06244266 0.08040794 0.8933781 0.6344322900
## [15,] 0.15537090 -1.58479590 43.7079844 0.3830941000
## [16,] -0.69042800 -0.36674070 3.8676719 -0.5095795000
## [17,] 0.30577350 -1.31956930 -2.7909345 -0.2459110000
## [18,] -0.81615680 -2.26576120 19.3293204 -1.3666114000
## [19,] 0.43442700 0.29152060 -58.7572931 -0.6199277000exp(beta2)## FISICA2 NINGUNA2 QUIMICA2 TECNO2
## [1,] 7.7177278 3158.1257073 4.811539e-33 67.5935119
## [2,] 0.5030205 0.8388260 3.824200e+13 0.9461932
## [3,] 1.3758542 1.0978913 7.289509e-13 0.9998601
## [4,] 0.9891158 1.3631860 5.542302e-07 1.2314000
## [5,] 1.2326090 1.3863782 2.954689e+16 0.6604314
## [6,] 0.9469491 4.6573964 2.826457e-07 4.2602425
## [7,] 2.3508085 3.3406861 2.443048e-01 1.8921948
## [8,] 2.9476428 0.2011711 7.434299e+20 0.3814336
## [9,] 0.4817722 1.8069800 1.959293e-02 0.9206612
## [10,] 1.6318388 0.8051250 1.122298e-04 2.2820129
## [11,] 0.4159700 2.0154991 1.476846e+01 0.9969716
## [12,] 1.5054192 1.1029528 2.102852e+08 1.4246557
## [13,] 0.2763188 0.1925125 3.535910e-06 0.1695626
## [14,] 0.9394669 1.0837291 2.443370e+00 1.8859512
## [15,] 1.1680911 0.2049896 9.597021e+18 1.4668161
## [16,] 0.5013614 0.6929893 4.783090e+01 0.6007481
## [17,] 1.3576748 0.2672504 6.136384e-02 0.7819918
## [18,] 0.4421276 0.1037510 2.480945e+08 0.2549695
## [19,] 1.5440780 1.3384612 3.034114e-26 0.5379833FISICA3=c(2.820226, 1.9734561, -1.432287, -0.1800537, -0.4311625, -1.056617, 5.786063,
0.7070305, 0.7666054, -0.89514606, -0.06783536, -0.1403092, -0.3764304,
0.7092954, -3.020469, 0.1759837, 1.0672805, -4.4783040, 0.4818242)
NINGUNA3=c(-8545.858607, 195.0478942 ,357.264878, 383.1585552, -619.3233498, 499.718527, -277.546308,
312.1718473, -537.7863585, -37.61953909, 310.59520965, 75.0099290, -1026.6822335,
331.2764213, -417.348467, -728.0511411, 498.9826342, 182.9471388, 758.6780791)
QUIMICA3=c(-12213.516863, 95.3104426, 541.468016, -741.5327840, -402.1216068, -650.298241, 784.505346,
-451.9066523, 305.7067226, 149.07476006, -630.17482843, 1360.2148496, -1167.4099215,
644.2259365, 233.067681, 256.2829258, 685.0124665, -152.9404682, 130.5670622)
TECNO3=c(5.724636, 0.3465492, -0.322083, 0.4272500, -0.9263567, 2.983552, -1.433533,
-1.0090186, -1.9871928, 0.05993237, 1.04647914, 0.3704430, -1.3168203,
0.7907077, 1.065316, -1.1035299, -0.4304819, -0.4603122, -0.3368629)
beta3=cbind(FISICA3,NINGUNA3,QUIMICA3,TECNO3)
px=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
d1s=cbind(px,d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8,d9,d10,d11,d12,d13,d14, d15,d16,d17,d18)
pm1<-d1s %*% beta3
em1=exp(pm1)
r3s=round(rbind(cbind(1/(1+apply(em1,1,sum)),em1/(1+apply(em1,1,sum)))),8)
mn3$precticed <- predict(mn3, newdata = d1s, "class")
ctable3 <- table(y3, mn3$precticed)
round((sum(diag(ctable3))/sum(ctable3))*100,2)## [1] 79.01pf3=round((diag(ctable3))/apply(ctable3,1,sum)*100,2)
cbind(ctable3,pf3)## BIOLOGIA FISICA NINGUNA QUIMICA TECNO pf3
## BIOLOGIA 28 1 0 0 6 80.00
## FISICA 1 7 0 0 2 70.00
## NINGUNA 0 0 7 0 0 100.00
## QUIMICA 0 0 0 7 0 100.00
## TECNO 7 0 0 0 15 68.18r3s## FISICA3 NINGUNA3 QUIMICA3 TECNO3
## [1,] 0.89207727 0.00159323 0.00000000 0.00000000 0.10632949
## [2,] 0.73009934 0.09821908 0.00000000 0.00000000 0.17168158
## [3,] 0.43157722 0.00003464 0.00000000 0.00000000 0.56838813
## [4,] 0.00086888 0.37687526 0.00000001 0.00000000 0.62225586
## [5,] 0.85852626 0.10370455 0.00001236 0.00000000 0.03775683
## [6,] 0.93072738 0.00157927 0.00000000 0.00000000 0.06769335
## [7,] 0.70354502 0.05875179 0.00000000 0.00000000 0.23770319
## [8,] 0.33396001 0.61617277 0.00000000 0.00000000 0.04986722
## [9,] 0.69108279 0.17883639 0.00000000 0.00000000 0.13008082
## [10,] 0.64954712 0.00000095 0.00000000 0.00000000 0.35045193
## [11,] 0.98546067 0.00021115 0.00000000 0.00006547 0.01426271
## [12,] 0.97870274 0.00654169 0.00000000 0.00000000 0.01475557
## [13,] 0.16411401 0.00852204 0.00000000 0.00000000 0.82736395
## [14,] 0.88188273 0.10763478 0.00000000 0.00000000 0.01048249
## [15,] 0.00045808 0.00000000 0.00000000 0.99696661 0.00257530
## [16,] 0.00689060 0.01329497 0.00000000 0.00000000 0.97981443
## [17,] 0.97370918 0.00062341 0.00000000 0.00000000 0.02566740
## [18,] 0.62542592 0.00016219 0.00000000 0.00000000 0.37441188
## [19,] 0.91375309 0.07923706 0.00000000 0.00000000 0.00700985
## [20,] 0.02315062 0.00000007 0.00000000 0.00000000 0.97684930
## [21,] 0.44866708 0.00000004 0.00000000 0.00000000 0.55133288
## [22,] 0.83126182 0.15832402 0.00000000 0.00000000 0.01041416
## [23,] 0.60579858 0.00000399 0.00000000 0.00000000 0.39419743
## [24,] 0.71413956 0.01045427 0.00000000 0.00000000 0.27540617
## [25,] 0.15953985 0.83382257 0.00000000 0.00000000 0.00663758
## [26,] 0.44666507 0.07341052 0.00000000 0.00000000 0.47992441
## [27,] 0.80702326 0.08812422 0.00000000 0.00000000 0.10485252
## [28,] 0.80989004 0.00417211 0.00000000 0.00000000 0.18593786
## [29,] 0.00008892 0.00010862 0.00000000 0.99980241 0.00000005
## [30,] 0.48383485 0.00835663 0.00000000 0.00000000 0.50780852
## [31,] 0.00766392 0.00552990 0.00000000 0.00000000 0.98680618
## [32,] 0.94068765 0.02099721 0.00000000 0.00000000 0.03831514
## [33,] 0.17666392 0.82267697 0.00000000 0.00000000 0.00065911
## [34,] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 NaN 0.00000000
## [35,] 0.00009231 0.00503596 0.99487168 0.00000000 0.00000004
## [36,] 0.98182772 0.01436871 0.00000000 0.00013607 0.00366749
## [37,] 0.60892442 0.00000037 0.00000000 0.00000000 0.39107521
## [38,] 0.45947711 0.00000003 0.00000000 0.00000000 0.54052286
## [39,] 0.91375633 0.00207669 0.00000000 0.00000000 0.08416699
## [40,] 0.40447703 0.48746321 0.00000000 0.00000002 0.10805974
## [41,] 0.76693987 0.04395770 0.00000000 0.00000000 0.18910243
## [42,] 0.00519008 0.00001002 0.00000000 0.00000000 0.99479990
## [43,] 0.00000254 0.00000003 0.99997582 0.00000000 0.00002161
## [44,] 0.00000000 0.00000000 1.00000000 0.00000000 0.00000000
## [45,] 0.75491910 0.24264775 0.00000000 0.00000000 0.00243315
## [46,] 0.63216976 0.00000097 0.00000000 0.00000000 0.36782927
## [47,] 0.35434224 0.00271953 0.00165796 0.00000000 0.64128027
## [48,] 0.60987732 0.17969751 0.00000000 0.00000000 0.21042517
## [49,] 0.11870077 0.37803495 0.00000000 0.00000000 0.50326428
## [50,] 0.21513508 0.32378525 0.00000000 0.00000000 0.46107966
## [51,] 0.58804137 0.07873604 0.00000000 0.00000000 0.33322259
## [52,] 0.27290269 0.00022708 0.00108502 0.00749701 0.71828820
## [53,] 0.31105489 0.04054112 0.00000000 0.00000000 0.64840398
## [54,] 0.00061814 0.00001715 0.99842465 0.00086694 0.00007312
## [55,] 0.88248664 0.05496544 0.00000494 0.00000000 0.06254299
## [56,] 0.09797567 0.00000020 0.00000000 0.00000000 0.90202413
## [57,] 0.90411328 0.00078429 0.00000000 0.00000000 0.09510243
## [58,] 0.31598021 0.00000072 0.00000000 0.00136511 0.68265397
## [59,] 0.88520488 0.02816807 0.00000000 0.00000000 0.08662705
## [60,] 0.46119285 0.12317329 0.00000000 0.00000000 0.41563386
## [61,] 0.00001643 0.00000583 0.99957707 0.00000000 0.00040068
## [62,] 0.90788052 0.00110997 0.00141578 0.00000000 0.08959373
## [63,] 0.22144518 0.75044451 0.00000000 0.00000000 0.02811031
## [64,] 0.79919376 0.00000684 0.00000000 0.00000000 0.20079940
## [65,] 0.14757868 0.00299097 0.00000000 0.00000000 0.84943035
## [66,] 0.94356978 0.00000038 0.00000000 0.01553361 0.04089623
## [67,] 0.23484804 0.08771716 0.00000000 0.00000000 0.67743480
## [68,] 0.13667889 0.00000094 0.00000000 0.00000000 0.86332017
## [69,] 0.11350011 0.87185561 0.00000000 0.00000000 0.01464428
## [70,] 0.07421990 0.00036904 0.00000000 0.00000000 0.92541106
## [71,] 0.00000010 0.00000000 0.99454301 0.00545687 0.00000002
## [72,] 0.00000000 0.00000000 0.00000656 0.99999344 0.00000000
## [73,] 0.01015763 0.00000263 0.00000000 0.98755671 0.00228303
## [74,] 0.50878522 0.22381062 0.00000000 0.00000000 0.26740416
## [75,] 0.00901040 0.00000475 0.00000000 0.98655424 0.00443061
## [76,] 0.00000000 0.00000000 0.99999999 0.00000000 0.00000000
## [77,] 0.44901281 0.44597293 0.00000000 0.00000000 0.10501426
## [78,] 0.38336479 0.19350198 0.00000000 0.00000000 0.42313324
## [79,] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.00000000 0.00000000
## [80,] 0.00014323 0.99717217 0.00255532 0.00012704 0.00000224
## [81,] 0.24778885 0.75091215 0.00000000 0.00000000 0.00129900beta3## FISICA3 NINGUNA3 QUIMICA3 TECNO3
## [1,] 2.82022600 -8545.85861 -12213.51686 5.72463600
## [2,] 1.97345610 195.04789 95.31044 0.34654920
## [3,] -1.43228700 357.26488 541.46802 -0.32208300
## [4,] -0.18005370 383.15856 -741.53278 0.42725000
## [5,] -0.43116250 -619.32335 -402.12161 -0.92635670
## [6,] -1.05661700 499.71853 -650.29824 2.98355200
## [7,] 5.78606300 -277.54631 784.50535 -1.43353300
## [8,] 0.70703050 312.17185 -451.90665 -1.00901860
## [9,] 0.76660540 -537.78636 305.70672 -1.98719280
## [10,] -0.89514606 -37.61954 149.07476 0.05993237
## [11,] -0.06783536 310.59521 -630.17483 1.04647914
## [12,] -0.14030920 75.00993 1360.21485 0.37044300
## [13,] -0.37643040 -1026.68223 -1167.40992 -1.31682030
## [14,] 0.70929540 331.27642 644.22594 0.79070770
## [15,] -3.02046900 -417.34847 233.06768 1.06531600
## [16,] 0.17598370 -728.05114 256.28293 -1.10352990
## [17,] 1.06728050 498.98263 685.01247 -0.43048190
## [18,] -4.47830400 182.94714 -152.94047 -0.46031220
## [19,] 0.48182420 758.67808 130.56706 -0.33686290exp(beta3)## FISICA3 NINGUNA3 QUIMICA3 TECNO3
## [1,] 16.78064267 0.000000e+00 0.000000e+00 306.3217438
## [2,] 7.19550194 5.107686e+84 2.470582e+41 1.4141791
## [3,] 0.23876225 1.439346e+155 1.434074e+235 0.7246380
## [4,] 0.83522536 2.533064e+166 8.893182e-323 1.5330359
## [5,] 0.64975332 1.074699e-269 2.295118e-175 0.3959938
## [6,] 0.34762986 1.059251e+217 3.793694e-283 19.7578721
## [7,] 325.72810512 2.905159e-121 Inf 0.2384649
## [8,] 2.02796028 3.754142e+135 5.488259e-197 0.3645766
## [9,] 2.15244714 2.769186e-234 5.844437e+132 0.1370797
## [10,] 0.40854792 4.592422e-17 5.525171e+64 1.0617647
## [11,] 0.93441430 7.758641e+134 2.082329e-274 2.8476074
## [12,] 0.86908947 3.770494e+32 Inf 1.4483761
## [13,] 0.68630688 0.000000e+00 0.000000e+00 0.2679861
## [14,] 2.03255861 7.439123e+143 6.078121e+279 2.2049563
## [15,] 0.04877834 5.595820e-182 1.659617e+101 2.9017558
## [16,] 1.19241862 6.477492e-317 2.005675e+111 0.3316982
## [17,] 2.90746190 5.074633e+216 3.141480e+297 0.6501957
## [18,] 0.01135265 2.837480e+79 3.791391e-67 0.6310866
## [19,] 1.61902514 Inf 5.064711e+56 0.7140067FISICA4=c(2.312005, 0.37339894, -0.36568002, -0.41529793, -0.9249692, 0.3684955, 1.1076719,
0.1713226, -1.27783969, 2.306308, -1.1810557, -0.19879195, -1.885350, 1.351369, -0.6316938,
1.1863168, 1.8559839, -2.086741, -0.3707774)
NINGUNA4=c(3.209057, -0.07879144, -0.02777957, 0.03197608, -1.0464728, 1.5508200, 0.2280824,
-1.3139351, 0.58303479, 1.001635, 0.4801021, -0.57701362, -1.875912, 1.219465, -1.4224593,
-0.5213154, 1.4712992, -2.038721, 1.2701526)
QUIMICA4=c(5.332287, 1.29662075, -0.89979641, -0.23786119, -0.7197874, 1.2912091, -0.2747091,
-2.5009936, -0.07666001, 1.674539, 1.4100245, -0.24005683, -3.083908, 0.604475, -1.3755082,
2.2681732, 1.3937171, -1.876020, -0.5690413)
TECNO4=c(-1.341937, 0.58769797, 0.01092559, -0.50059922, -0.1158420, 0.6573847, 0.3793628,
-1.9106107, -1.06574825, 2.437582, 0.4916449, 0.06874842, -1.625741, 1.998688, -1.5540808,
0.3228455, 0.1784795, -1.601363, 0.2244600)
beta4=cbind(FISICA4,NINGUNA4,QUIMICA4,TECNO4)
px=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
d1s=cbind(px,d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8,d9,d10,d11,d12,d13,d14, d15,d16,d17,d18)
pm1<-d1s %*% beta4
em1=exp(pm1)
r4s=round(rbind(cbind(1/(1+apply(em1,1,sum)),em1/(1+apply(em1,1,sum)))),8)
mn4$precticed <- predict(mn4, newdata = d1s, "class")
ctable4 <- table(y4, mn4$precticed)
round((sum(diag(ctable4))/sum(ctable4))*100,2)## [1] 60.49pf4=round((diag(ctable4))/apply(ctable4,1,sum)*100,2)
cbind(ctable4,pf4)## BIOLOGIA FISICA NINGUNA QUIMICA TECNO pf4
## BIOLOGIA 11 1 0 0 6 61.11
## FISICA 1 4 0 3 3 36.36
## NINGUNA 1 0 4 1 5 36.36
## QUIMICA 1 2 0 7 2 58.33
## TECNO 2 2 1 1 23 79.31r4s## FISICA4 NINGUNA4 QUIMICA4 TECNO4
## [1,] 0.75501577 0.01526030 0.12496970 0.10267779 0.00207644
## [2,] 0.09708534 0.07390923 0.35268396 0.05305211 0.42326936
## [3,] 0.00587621 0.06356618 0.01585887 0.00406842 0.91063032
## [4,] 0.00343483 0.02328973 0.40142713 0.00019318 0.57165512
## [5,] 0.00006013 0.07963991 0.20116402 0.44647271 0.27266323
## [6,] 0.35488702 0.40176691 0.01127094 0.10364557 0.12842957
## [7,] 0.14511267 0.32270366 0.11475915 0.22858431 0.18884022
## [8,] 0.46409313 0.36537455 0.00156356 0.00003821 0.16893056
## [9,] 0.13701824 0.30022580 0.04559276 0.03155341 0.48560979
## [10,] 0.73831116 0.01305717 0.08363061 0.01513478 0.14986628
## [11,] 0.80214668 0.05637211 0.06679864 0.00021808 0.07446449
## [12,] 0.15826782 0.05760679 0.50947702 0.25216767 0.02248070
## [13,] 0.00005902 0.49698256 0.08459537 0.17036266 0.24800039
## [14,] 0.29726369 0.05631300 0.29973067 0.01001622 0.33667643
## [15,] 0.12433759 0.00984866 0.09013298 0.00040051 0.77528026
## [16,] 0.00002158 0.00267898 0.08307835 0.90735488 0.00686621
## [17,] 0.00857350 0.19110906 0.05865105 0.31240113 0.42926526
## [18,] 0.20075112 0.69172256 0.04299815 0.00039136 0.06413681
## [19,] 0.49014902 0.16857861 0.24509074 0.08822447 0.00795717
## [20,] 0.50949031 0.05612671 0.19593172 0.10571200 0.13273927
## [21,] 0.07484759 0.02359824 0.05845119 0.55084000 0.29226298
## [22,] 0.86452696 0.00136210 0.06716227 0.00008087 0.06686781
## [23,] 0.99409731 0.00271613 0.00147157 0.00000999 0.00170499
## [24,] 0.01350318 0.22261913 0.01005353 0.23218246 0.52164170
## [25,] 0.67047489 0.17900165 0.02505769 0.00160932 0.12385645
## [26,] 0.25368216 0.57069331 0.09400581 0.01571667 0.06590205
## [27,] 0.00823503 0.03802962 0.26106952 0.22920510 0.46346073
## [28,] 0.28910902 0.16638014 0.05216077 0.11787522 0.37447485
## [29,] 0.05016335 0.59138195 0.18143492 0.04310801 0.13391177
## [30,] 0.25258115 0.02658834 0.27756373 0.03097407 0.41229272
## [31,] 0.03353915 0.17634237 0.33593339 0.05254290 0.40164219
## [32,] 0.02088337 0.17020404 0.08918607 0.48477012 0.23495641
## [33,] 0.21906660 0.02798965 0.71534774 0.03039916 0.00719685
## [34,] 0.03513222 0.08379116 0.28360673 0.51065310 0.08681679
## [35,] 0.02046421 0.24340412 0.70645701 0.01386002 0.01581464
## [36,] 0.72436953 0.24344321 0.00173470 0.00448311 0.02596946
## [37,] 0.85729882 0.00897016 0.05977276 0.00325313 0.07070512
## [38,] 0.75557427 0.00737027 0.02311322 0.03268362 0.18125862
## [39,] 0.30052647 0.02935170 0.08768908 0.12219086 0.46024189
## [40,] 0.25027151 0.00583737 0.06348415 0.03689874 0.64350823
## [41,] 0.34898081 0.43884364 0.00973193 0.07914788 0.12329574
## [42,] 0.22647222 0.01140497 0.04728690 0.07526648 0.63956943
## [43,] 0.00201468 0.00156632 0.02463486 0.01335614 0.95842800
## [44,] 0.02815800 0.07020773 0.31152133 0.13067484 0.45943810
## [45,] 0.34405361 0.06857827 0.10177830 0.01490312 0.47068671
## [46,] 0.31662151 0.00848139 0.01013880 0.14237679 0.52238152
## [47,] 0.01765721 0.13734370 0.01824885 0.08288381 0.74386642
## [48,] 0.02923985 0.14828200 0.15282575 0.13823235 0.53142005
## [49,] 0.01229670 0.00144886 0.69993320 0.06296506 0.22335619
## [50,] 0.70106838 0.01797608 0.15969571 0.00442821 0.11683162
## [51,] 0.05682876 0.04598389 0.09748622 0.00398448 0.79571664
## [52,] 0.10502283 0.01097299 0.03572933 0.00300689 0.84526795
## [53,] 0.00177805 0.01712317 0.01877252 0.28035197 0.68197430
## [54,] 0.15091020 0.09286792 0.08390910 0.00109706 0.67121572
## [55,] 0.01365714 0.30583659 0.38305310 0.08671762 0.21073555
## [56,] 0.04963925 0.08665274 0.08414178 0.04093100 0.73863523
## [57,] 0.03861701 0.28725587 0.06274803 0.42255412 0.18882498
## [58,] 0.04728021 0.32533935 0.03355561 0.20562780 0.38819703
## [59,] 0.24030490 0.06643932 0.07311906 0.48334809 0.13678862
## [60,] 0.23603000 0.18416601 0.12584822 0.02217173 0.43178404
## [61,] 0.01360198 0.12980717 0.10114783 0.46986365 0.28557937
## [62,] 0.67224344 0.04791764 0.27536465 0.00098347 0.00349079
## [63,] 0.28181105 0.13470024 0.01977702 0.38779150 0.17592018
## [64,] 0.18172652 0.37006520 0.00471763 0.07963212 0.36385853
## [65,] 0.21824415 0.17845239 0.13830926 0.28937588 0.17561832
## [66,] 0.41422811 0.03805332 0.27274924 0.05225907 0.22271026
## [67,] 0.02782224 0.01678105 0.12670353 0.00229246 0.82640073
## [68,] 0.01104029 0.22410478 0.04303084 0.29044163 0.43138246
## [69,] 0.00037142 0.00864567 0.03553807 0.73056936 0.22487547
## [70,] 0.00478732 0.00130046 0.19962178 0.70270628 0.09158416
## [71,] 0.00631342 0.28472144 0.00737096 0.00405482 0.69753936
## [72,] 0.01028066 0.48700065 0.00961113 0.40214393 0.09096363
## [73,] 0.62297927 0.01154736 0.01235896 0.00704162 0.34607279
## [74,] 0.00057682 0.12207004 0.00430151 0.19732771 0.67572391
## [75,] 0.06356860 0.06307446 0.05524955 0.04619579 0.77191160
## [76,] 0.03610329 0.05234719 0.25030321 0.14909959 0.51214673
## [77,] 0.00213750 0.06451495 0.00764618 0.14360830 0.78209308
## [78,] 0.12954267 0.03436796 0.07736006 0.23919664 0.51953267
## [79,] 0.19717922 0.10527811 0.03548205 0.05517203 0.60688858
## [80,] 0.00021278 0.03178601 0.01574367 0.08917709 0.86308044
## [81,] 0.15817104 0.00159856 0.34930413 0.02078583 0.47014044beta4## FISICA4 NINGUNA4 QUIMICA4 TECNO4
## [1,] 2.3120050 3.20905700 5.33228700 -1.34193700
## [2,] 0.3733989 -0.07879144 1.29662075 0.58769797
## [3,] -0.3656800 -0.02777957 -0.89979641 0.01092559
## [4,] -0.4152979 0.03197608 -0.23786119 -0.50059922
## [5,] -0.9249692 -1.04647280 -0.71978740 -0.11584200
## [6,] 0.3684955 1.55082000 1.29120910 0.65738470
## [7,] 1.1076719 0.22808240 -0.27470910 0.37936280
## [8,] 0.1713226 -1.31393510 -2.50099360 -1.91061070
## [9,] -1.2778397 0.58303479 -0.07666001 -1.06574825
## [10,] 2.3063080 1.00163500 1.67453900 2.43758200
## [11,] -1.1810557 0.48010210 1.41002450 0.49164490
## [12,] -0.1987919 -0.57701362 -0.24005683 0.06874842
## [13,] -1.8853500 -1.87591200 -3.08390800 -1.62574100
## [14,] 1.3513690 1.21946500 0.60447500 1.99868800
## [15,] -0.6316938 -1.42245930 -1.37550820 -1.55408080
## [16,] 1.1863168 -0.52131540 2.26817320 0.32284550
## [17,] 1.8559839 1.47129920 1.39371710 0.17847950
## [18,] -2.0867410 -2.03872100 -1.87602000 -1.60136300
## [19,] -0.3707774 1.27015260 -0.56904130 0.22446000exp(beta4)## FISICA4 NINGUNA4 QUIMICA4 TECNO4
## [1,] 10.0946441 24.7557306 206.91063809 0.2613390
## [2,] 1.4526637 0.9242327 3.65691812 1.7998404
## [3,] 0.6937247 0.9726027 0.40665244 1.0109855
## [4,] 0.6601436 1.0324928 0.78831211 0.6061673
## [5,] 0.3965436 0.3511742 0.48685575 0.8906159
## [6,] 1.4455581 4.7153352 3.63718161 1.9297389
## [7,] 3.0273023 1.2561888 0.75979311 1.4613531
## [8,] 1.1868736 0.2687604 0.08200348 0.1479900
## [9,] 0.2786386 1.7914669 0.92620470 0.3444700
## [10,] 10.0372985 2.7227299 5.33633453 11.4453324
## [11,] 0.3069545 1.6162394 4.09605576 1.6350034
## [12,] 0.8197204 0.5615729 0.78658316 1.0711667
## [13,] 0.1517759 0.1532152 0.04578000 0.1967658
## [14,] 3.8627100 3.3853761 1.83029105 7.3793680
## [15,] 0.5316905 0.2411203 0.25271114 0.2113836
## [16,] 3.2749965 0.5937390 9.66173463 1.3810520
## [17,] 6.3979901 4.3548893 4.02980142 1.1953984
## [18,] 0.1240909 0.1301951 0.15319862 0.2016215
## [19,] 0.6901976 3.5613960 0.56606787 1.2516466FISICA5=c(-8.5152370, 0.9619566, -0.07703506, -1.0864311, -0.07201934, -2.4848118, -0.3707391,
1.0563121, 0.115341551, 0.8867888, -0.5044500, -0.5488262, 0.9982973, 0.28899501,
-1.5097682, 1.9253940, -0.16865736, 0.6213451, 0.6591046)
NINGUNA5=c(-0.4518081, 0.3551565, 0.12088316, -1.0551654, -0.12754508, -0.2953255, -0.0812885,
0.2781703, -0.767216998, 0.9368044, -0.8920565, -0.7082906, -0.7517441, 0.61927895,
1.2056982, 0.7441617, -0.98641053, -0.1944714 ,0.1614671)
QUIMICA5=c(2.2519154, 1.2357597, -0.56482727, -0.2399504, -0.32164428, -2.0292846, -0.2315919,
0.6211197, 0.038680931, 1.0420729, -1.0908532, -0.6822395, 0.3868602, -0.11484958,
0.9251472, 0.4460016, 0.14814507, -0.7620795, 0.4344599)
TECNO5=c(7.7153124, 0.4143641, -0.31248413, -0.9428384, -0.29465670, -0.6776063, -0.4954222,
0.1489431, -0.002755115, 0.3102276, -0.1716337, -0.5022253, -0.5077792, 0.01365886,
0.8460070, 0.2548063, -0.03047235, -0.2393946, 0.2663383)
beta5=cbind(FISICA5,NINGUNA5,QUIMICA5,TECNO5)
px=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
d1s=cbind(px,d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8,d9,d10,d11,d12,d13,d14, d15,d16,d17,d18)
pm1<-d1s %*% beta5
em1=exp(pm1)
r5s=round(rbind(cbind(1/(1+apply(em1,1,sum)),em1/(1+apply(em1,1,sum)))),8)
mn5$precticed <- predict(mn5, newdata = d1s, "class")
ctable5 <- table(y5, mn5$precticed)
round((sum(diag(ctable5))/sum(ctable5))*100,2)## [1] 48.15pf5=round((diag(ctable5))/apply(ctable5,1,sum)*100,2)
cbind(ctable5,pf5)## BIOLOGIA FISICA NINGUNA QUIMICA TECNO pf5
## BIOLOGIA 8 1 0 2 4 53.33
## FISICA 1 11 1 0 2 73.33
## NINGUNA 0 1 1 3 5 10.00
## QUIMICA 3 3 1 10 2 52.63
## TECNO 5 2 2 4 9 40.91r5s## FISICA5 NINGUNA5 QUIMICA5 TECNO5
## [1,] 0.20964046 0.00249542 0.06888485 0.15151382 0.56746545
## [2,] 0.09858630 0.23378345 0.24543449 0.01759562 0.40460013
## [3,] 0.05489823 0.07248477 0.54958654 0.02306712 0.29996334
## [4,] 0.43387314 0.00000839 0.29776328 0.05432498 0.21403021
## [5,] 0.00941478 0.89024407 0.01447647 0.01243350 0.07343118
## [6,] 0.05709467 0.38015129 0.11289929 0.16886759 0.28098715
## [7,] 0.44343242 0.06490923 0.04278061 0.07004420 0.37883354
## [8,] 0.47411542 0.27033666 0.10358698 0.07886181 0.07309912
## [9,] 0.85948929 0.00329139 0.06353470 0.01247701 0.06120761
## [10,] 0.26734894 0.02424100 0.00965903 0.34922807 0.34952297
## [11,] 0.67057659 0.02482703 0.10727984 0.03371028 0.16360627
## [12,] 0.03177689 0.03669541 0.15354522 0.08686125 0.69112123
## [13,] 0.04828777 0.07978651 0.23657100 0.17534096 0.46001376
## [14,] 0.93818306 0.02276461 0.00206800 0.00988637 0.02709796
## [15,] 0.29716104 0.00015200 0.26251255 0.01963152 0.42054289
## [16,] 0.69796493 0.00171605 0.00367439 0.00980999 0.28683464
## [17,] 0.05021077 0.34902836 0.04866310 0.19146831 0.36062947
## [18,] 0.50179005 0.04542837 0.09656475 0.08312201 0.27309482
## [19,] 0.03167231 0.06023664 0.00456759 0.25180458 0.65171888
## [20,] 0.25977607 0.00199862 0.24768696 0.02090671 0.46963164
## [21,] 0.08160014 0.21517949 0.03269017 0.01436592 0.65616429
## [22,] 0.68770396 0.03288435 0.02534816 0.04972382 0.20433971
## [23,] 0.60668324 0.00332527 0.03607410 0.16959372 0.18432368
## [24,] 0.25409634 0.03154948 0.36428419 0.04423948 0.30583051
## [25,] 0.52489493 0.01119916 0.01029321 0.36114757 0.09246513
## [26,] 0.05663030 0.00286929 0.38359210 0.06395936 0.49294894
## [27,] 0.12866127 0.23162778 0.17113317 0.08478375 0.38379404
## [28,] 0.15612958 0.29577873 0.04273196 0.35294075 0.15241898
## [29,] 0.00202915 0.61297402 0.06562481 0.25558220 0.06378982
## [30,] 0.11544795 0.00726045 0.05274092 0.61177027 0.21278042
## [31,] 0.40721932 0.00509328 0.00842117 0.12786615 0.45140008
## [32,] 0.31157360 0.59000146 0.00555067 0.05825637 0.03461790
## [33,] 0.39771719 0.08836746 0.00296466 0.37309626 0.13785442
## [34,] 0.23447465 0.04306659 0.00522099 0.39131470 0.32592308
## [35,] 0.00531191 0.07586116 0.00068131 0.86011485 0.05803076
## [36,] 0.00407242 0.64097279 0.02781665 0.25371829 0.07341986
## [37,] 0.45695712 0.01704607 0.24876671 0.07898433 0.19824577
## [38,] 0.01429197 0.03602345 0.19567482 0.22141029 0.53259947
## [39,] 0.01626353 0.23943639 0.11062015 0.27577147 0.35790846
## [40,] 0.04642273 0.06375514 0.03060801 0.28409930 0.57511482
## [41,] 0.01093311 0.08585705 0.11769364 0.51664217 0.26887403
## [42,] 0.21993934 0.00064836 0.07740544 0.53420040 0.16780646
## [43,] 0.11332373 0.17341965 0.19880431 0.29911742 0.21533489
## [44,] 0.15832218 0.00183890 0.36314617 0.10391781 0.37277494
## [45,] 0.00193045 0.52847642 0.01311254 0.39795626 0.05852433
## [46,] 0.02366282 0.33830984 0.13289183 0.18411301 0.32102251
## [47,] 0.01371915 0.29146794 0.03844407 0.48133945 0.17502938
## [48,] 0.40202907 0.03097624 0.19471551 0.21821104 0.15406815
## [49,] 0.36145389 0.00103198 0.17745274 0.23854546 0.22151593
## [50,] 0.09745081 0.00859965 0.17305980 0.41219000 0.30869974
## [51,] 0.03966924 0.07834429 0.10715878 0.55899113 0.21583657
## [52,] 0.08939148 0.00240867 0.46305737 0.23189519 0.21324730
## [53,] 0.00976635 0.71521699 0.09362275 0.06011068 0.12128323
## [54,] 0.16746608 0.30101965 0.06816888 0.33160107 0.13174432
## [55,] 0.02359562 0.82020044 0.01363579 0.12875448 0.01381368
## [56,] 0.02859812 0.11295380 0.30078757 0.09765750 0.46000301
## [57,] 0.00654495 0.01508598 0.05714749 0.49669347 0.42452811
## [58,] 0.00216633 0.01872686 0.14093738 0.30690230 0.53126712
## [59,] 0.05693361 0.06183459 0.01063175 0.51058952 0.36001053
## [60,] 0.11432894 0.02691165 0.03425227 0.48960601 0.33490113
## [61,] 0.08771908 0.00366928 0.35837332 0.07168728 0.47855105
## [62,] 0.22978240 0.02150113 0.03466556 0.20263151 0.51141940
## [63,] 0.08691182 0.04287565 0.03878577 0.47628748 0.35513928
## [64,] 0.23493741 0.07612088 0.43874073 0.06073228 0.18946871
## [65,] 0.48942742 0.00437061 0.11288488 0.13909220 0.25422489
## [66,] 0.02537122 0.37647138 0.01459794 0.22351425 0.36004522
## [67,] 0.49504614 0.00145549 0.25165549 0.03300863 0.21883425
## [68,] 0.00111389 0.00903182 0.19902769 0.59786386 0.19296273
## [69,] 0.00690064 0.38948589 0.10658808 0.21575697 0.28126842
## [70,] 0.02276991 0.00604293 0.14270316 0.04763831 0.78084569
## [71,] 0.02444512 0.26239484 0.03524750 0.62035554 0.05755700
## [72,] 0.04233756 0.64005008 0.04897730 0.12124094 0.14739412
## [73,] 0.00599121 0.11909171 0.01181945 0.70264345 0.16045418
## [74,] 0.02477479 0.49017542 0.07554131 0.27437800 0.13513048
## [75,] 0.07386372 0.21437664 0.28804294 0.23045685 0.19325985
## [76,] 0.01424183 0.44092004 0.03286714 0.39117706 0.12079393
## [77,] 0.00252013 0.59141294 0.29366429 0.02734286 0.08505978
## [78,] 0.06444991 0.01317345 0.07945863 0.64792787 0.19499013
## [79,] 0.09258180 0.63638049 0.10945993 0.11355304 0.04802475
## [80,] 0.01016371 0.57821908 0.02976187 0.35447171 0.02738363
## [81,] 0.08018818 0.66057388 0.02815646 0.09550502 0.13557646beta5## FISICA5 NINGUNA5 QUIMICA5 TECNO5
## [1,] -8.51523700 -0.4518081 2.25191540 7.715312400
## [2,] 0.96195660 0.3551565 1.23575970 0.414364100
## [3,] -0.07703506 0.1208832 -0.56482727 -0.312484130
## [4,] -1.08643110 -1.0551654 -0.23995040 -0.942838400
## [5,] -0.07201934 -0.1275451 -0.32164428 -0.294656700
## [6,] -2.48481180 -0.2953255 -2.02928460 -0.677606300
## [7,] -0.37073910 -0.0812885 -0.23159190 -0.495422200
## [8,] 1.05631210 0.2781703 0.62111970 0.148943100
## [9,] 0.11534155 -0.7672170 0.03868093 -0.002755115
## [10,] 0.88678880 0.9368044 1.04207290 0.310227600
## [11,] -0.50445000 -0.8920565 -1.09085320 -0.171633700
## [12,] -0.54882620 -0.7082906 -0.68223950 -0.502225300
## [13,] 0.99829730 -0.7517441 0.38686020 -0.507779200
## [14,] 0.28899501 0.6192789 -0.11484958 0.013658860
## [15,] -1.50976820 1.2056982 0.92514720 0.846007000
## [16,] 1.92539400 0.7441617 0.44600160 0.254806300
## [17,] -0.16865736 -0.9864105 0.14814507 -0.030472350
## [18,] 0.62134510 -0.1944714 -0.76207950 -0.239394600
## [19,] 0.65910460 0.1614671 0.43445990 0.266338300exp(beta5)## FISICA5 NINGUNA5 QUIMICA5 TECNO5
## [1,] 0.0002003916 0.6364763 9.5059261 2242.4233214
## [2,] 2.6168115212 1.4264039 3.4409916 1.5134081
## [3,] 0.9258573925 1.1284931 0.5684583 0.7316272
## [4,] 0.3374185605 0.3481348 0.7866669 0.3895206
## [5,] 0.9305128995 0.8802537 0.7249560 0.7447872
## [6,] 0.0833412379 0.7442893 0.1314295 0.5078311
## [7,] 0.6902239975 0.9219277 0.7932698 0.6093136
## [8,] 2.8757459458 1.3207111 1.8610106 1.1606069
## [9,] 1.1222566800 0.4643034 1.0394388 0.9972487
## [10,] 2.4273225048 2.5518138 2.8350878 1.3637355
## [11,] 0.6038375948 0.4098121 0.3359298 0.8422876
## [12,] 0.5776274317 0.4924853 0.5054837 0.6051824
## [13,] 2.7136573482 0.4715434 1.4723506 0.6018306
## [14,] 1.3350850664 1.8575881 0.8915002 1.0137526
## [15,] 0.2209611908 3.3390896 2.5222395 2.3303233
## [16,] 6.8578501266 2.1046763 1.5620540 1.2902117
## [17,] 0.8447983155 0.3729129 1.1596811 0.9699873
## [18,] 1.8614301684 0.8232697 0.4666949 0.7871042
## [19,] 1.9330606967 1.1752338 1.5441288 1.3051765Con los resultados anteriores se pueden plantear tres conclusiones importantes: la primera, es que se pueden unir categorías ligadas que se confunden en la clasificación. En el análisis 1 se puede crear en la respuesta y1 una categoría Biofísica como un área que les gustaría explorar; en los análisis 2 al 5 se puede unir Biología con tecnología, esto es, Biotecnología. La segunda conclusión es que el diagnóstico de coeficientes altos en una categoría proporciona clasificación sin errores dentro de esa categoría. La tercera conclusión es que variables con coeficientes entre -0.4 y 0.4 en todas sus componentes tienen un papel neutral y se pueden omitir sin perder las características del modelo, en ese caso, el modelo sigue funcionando igual al omitir variables que no aportan, pero con diferencias mínimas, sin trascendencia alguna.
data=read.delim('clipboard')
d1=data$Grado
d2=data$Edad
d3=data$p1
d4=data$p2
d5=data$p3
d6=data$p4
d7=data$p5
d8=data$p6
d9=data$p7
d10=data$p8
d11=data$p9
d12=data$p10
d13=data$p11
d14=data$p12
d15=data$p13
d16=data$p14
d17=data$p15
d18=data$p16
y1=data$y11
y2=data$y21
y3=data$y31
y4=data$y41
y5=data$y51
library(nnet)
mn1=multinom(y1~d1+d2+d3+d4+d5+d6+d7+d8+d9+d10+d11+d12+d13+d14+d15+d16+d17+d18)## # weights: 80 (57 variable)
## initial value 112.289843
## iter 10 value 73.942736
## iter 20 value 65.231646
## iter 30 value 63.185106
## iter 40 value 62.747034
## iter 50 value 62.535970
## iter 60 value 62.522112
## final value 62.521868
## convergedsummary(mn1)## Call:
## multinom(formula = y1 ~ d1 + d2 + d3 + d4 + d5 + d6 + d7 + d8 +
## d9 + d10 + d11 + d12 + d13 + d14 + d15 + d16 + d17 + d18)
##
## Coefficients:
## (Intercept) d1 d2 d3 d4 d5
## NINGUNA -9.6414180 -0.7864223 1.0945560 1.1599023 -0.1795891 2.166991
## QUIMICA -15.3487344 0.7135650 0.1816189 1.1954287 0.1888080 0.317217
## TECNO 0.2485108 -0.3584556 0.1619748 0.7050513 -2.2627024 1.350172
## d6 d7 d8 d9 d10 d11
## NINGUNA -3.0884775 -3.670470 0.2414836 -1.3312201 7.027863 -3.9217645
## QUIMICA -1.5511066 -1.267087 0.3488570 -0.2679569 0.781280 0.2229432
## TECNO -0.4449362 -1.166988 0.7577626 1.6229123 -1.379673 -0.1835773
## d12 d13 d14 d15 d16 d17
## NINGUNA -3.1306687 3.3455306 0.8997017 1.2193036 -3.7679363 3.452905
## QUIMICA -0.3883869 -0.8226798 -0.7131481 0.3637104 0.8224251 0.894125
## TECNO -1.8473239 1.0996860 1.6355084 0.8601655 2.2875290 -2.762502
## d18
## NINGUNA -2.7920032
## QUIMICA 1.1130535
## TECNO -0.8255588
##
## Std. Errors:
## (Intercept) d1 d2 d3 d4 d5 d6
## NINGUNA 9.838695 0.8904982 0.8466293 1.1227570 1.1337302 1.4124756 1.7994935
## QUIMICA 6.590485 0.5073645 0.3346866 0.6507193 0.6221022 0.7268797 0.7579974
## TECNO 5.418921 0.4677792 0.3878858 0.5574484 0.8089851 0.7139081 0.6638970
## d7 d8 d9 d10 d11 d12 d13
## NINGUNA 1.9071927 1.1736550 1.2049405 3.3760828 2.1688999 1.9431240 1.8632070
## QUIMICA 0.9129358 1.0063606 0.7542532 0.8732587 0.6310507 0.9207481 0.7202707
## TECNO 0.7868092 0.8330429 0.8466464 0.8619470 0.6247631 0.9005990 0.8008685
## d14 d15 d16 d17 d18
## NINGUNA 1.1004646 1.5032297 2.3102794 2.460922 1.8350117
## QUIMICA 0.7858172 0.7198103 0.7028118 1.107598 0.8461117
## TECNO 0.9276705 0.6111498 0.7969316 1.085410 0.7856533
##
## Residual Deviance: 125.0437
## AIC: 239.0437NINGUNA1=c(9.838695, 0.8904982, 0.8466293, 1.1227570, 1.1337302, 1.4124756, 1.7994935,
1.9071927, 1.1736550, 1.2049405, 3.3760828, 2.1688999, 1.9431240, 1.8632070,
1.1004646, 1.5032297, 2.3102794, 2.460922, 1.8350117)
QUIMICA1=c(6.590485, 0.5073645, 0.3346866, 0.6507193, 0.6221022, 0.7268797, 0.7579974,
0.9129358, 1.0063606, 0.7542532, 0.8732587, 0.6310507, 0.9207481, 0.7202707,
0.7858172, 0.7198103, 0.7028118, 1.107598, 0.8461117)
TECNO1=c(5.418921, 0.4677792, 0.3878858, 0.5574484, 0.8089851, 0.7139081, 0.6638970,
0.7868092, 0.8330429, 0.8466464, 0.8619470, 0.6247631, 0.9005990, 0.8008685,
0.9276705, 0.6111498, 0.7969316, 1.085410, 0.7856533)
beta11=cbind(NINGUNA1,QUIMICA1,TECNO1)
px=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
d1s=cbind(px,d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8,d9,d10,d11,d12,d13,d14, d15,d16,d17,d18)
pm1<-d1s %*% beta11
em1=exp(pm1)
r11xs=round(rbind(cbind(1/(1+apply(em1,1,sum)),em1/(1+apply(em1,1,sum)))),8)
mn1$precticed <- predict(mn1, newdata = d1s, "class")
ctable11 <- table(y1, mn1$precticed)
round((sum(diag(ctable11))/sum(ctable11))*100,2)## [1] 60.49## Aumentó el porcentaje de clasificaciones correctas de 58.02 a 60.49; al unir las categorías biología y física (en este caso tiene un código significativo.)
pf11=round((diag(ctable11))/apply(ctable11,1,sum)*100,2)
cbind(ctable11,pf11)## BIOFISICA NINGUNA QUIMICA TECNO pf11
## BIOFISICA 26 1 5 5 70.27
## NINGUNA 2 4 1 1 50.00
## QUIMICA 8 0 6 2 37.50
## TECNO 7 0 0 13 65.00## En la última columna se observan los porcentajes marginales de clasificación correcta, esto es, por categorías.
beta11## NINGUNA1 QUIMICA1 TECNO1
## [1,] 9.8386950 6.5904850 5.4189210
## [2,] 0.8904982 0.5073645 0.4677792
## [3,] 0.8466293 0.3346866 0.3878858
## [4,] 1.1227570 0.6507193 0.5574484
## [5,] 1.1337302 0.6221022 0.8089851
## [6,] 1.4124756 0.7268797 0.7139081
## [7,] 1.7994935 0.7579974 0.6638970
## [8,] 1.9071927 0.9129358 0.7868092
## [9,] 1.1736550 1.0063606 0.8330429
## [10,] 1.2049405 0.7542532 0.8466464
## [11,] 3.3760828 0.8732587 0.8619470
## [12,] 2.1688999 0.6310507 0.6247631
## [13,] 1.9431240 0.9207481 0.9005990
## [14,] 1.8632070 0.7202707 0.8008685
## [15,] 1.1004646 0.7858172 0.9276705
## [16,] 1.5032297 0.7198103 0.6111498
## [17,] 2.3102794 0.7028118 0.7969316
## [18,] 2.4609220 1.1075980 1.0854100
## [19,] 1.8350117 0.8461117 0.7856533## La primera fila se asocia a la variable constante y las columnas representan los vectores de coeficientes estimados del modelo logístico.
exp(beta11)## NINGUNA1 QUIMICA1 TECNO1
## [1,] 18745.237516 728.133929 225.635530
## [2,] 2.436343 1.660908 1.596445
## [3,] 2.331774 1.397502 1.473861
## [4,] 3.073316 1.916919 1.746211
## [5,] 3.107225 1.862840 2.245628
## [6,] 4.106108 2.068616 2.041956
## [7,] 6.046584 2.133998 1.942347
## [8,] 6.734157 2.491627 2.196377
## [9,] 3.233791 2.735627 2.300308
## [10,] 3.336561 2.126023 2.331814
## [11,] 29.255945 2.394702 2.367766
## [12,] 8.748654 1.879584 1.867803
## [13,] 6.980524 2.511168 2.461077
## [14,] 6.444371 2.054989 2.227475
## [15,] 3.005562 2.194199 2.528612
## [16,] 4.496187 2.054044 1.842549
## [17,] 10.077240 2.019423 2.218723
## [18,] 11.715608 3.027079 2.960653
## [19,] 6.265207 2.330567 2.193840## Si exp(b) ≥ 3, entonces la variable es altamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo relativo.
## Si 2 ≤ exp(b) < 3, entonces la variable es significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo relativo.
## Si 1.5 ≤ exp(b) < 2, entonces la variable es moderadamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo relativo.
## Si exp(b) ≤ 1/3, entonces la variable es altamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo base.
## Si 1/3 < exp(b) ≤ 1/2, entonces la variable es significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo base.
## Si 1/2 < exp(b) ≤ 2/3, entonces la variable es moderadamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo base.
## Si 2/3< exp(b) < 1.5, entonces la variable se considera neutral en la clasificación.
## En las fracciones 1/3=0.333…, ½=0.5, 2/3=0.666…
mn2=multinom(y2~d1+d2+d3+d4+d5+d6+d7+d8+d9+d10+d11+d12+d13+d14+d15+d16+d17+d18)## # weights: 80 (57 variable)
## initial value 112.289843
## iter 10 value 57.551534
## iter 20 value 49.099021
## iter 30 value 46.209804
## iter 40 value 45.351574
## iter 50 value 45.270852
## iter 60 value 45.258453
## final value 45.258426
## convergedsummary(mn2)## Call:
## multinom(formula = y2 ~ d1 + d2 + d3 + d4 + d5 + d6 + d7 + d8 +
## d9 + d10 + d11 + d12 + d13 + d14 + d15 + d16 + d17 + d18)
##
## Coefficients:
## (Intercept) d1 d2 d3 d4 d5
## FISICA -2.784567 -0.59650716 0.33940757 -0.1247993 0.3303218 -0.8711251
## NINGUNA 3.022837 -0.01836017 0.09961224 0.1348383 0.4977245 0.5683586
## QUIMICA -57.118712 30.01569344 -28.00822645 -13.7688572 35.5968055 -12.4643940
## d6 d7 d8 d9 d10 d11
## FISICA 0.4923344 1.582868 -0.7123216 0.0591691 -0.754864 0.36806991
## NINGUNA 0.6716332 -1.058331 0.6347264 -0.8214254 0.772439 -0.09052872
## QUIMICA -1.3838460 46.270722 -7.1600660 -10.0497754 4.383645 14.78697122
## d12 d13 d14 d15 d16 d17
## FISICA -0.4582308 -0.3913245 -0.08215128 -0.2413057 0.5231022 0.1517966
## NINGUNA -0.5875562 -0.2447056 -1.71018592 0.2124851 -1.0812815 -1.2788688
## QUIMICA -8.3258831 3.1370950 40.74843741 7.6457974 -2.6119685 15.6860761
## d18
## FISICA 0.5442690
## NINGUNA 0.5048126
## QUIMICA -56.6748520
##
## Std. Errors:
## (Intercept) d1 d2 d3 d4 d5
## FISICA 5.125888 0.4583127 0.3345874 0.6952644 0.6524174 0.7544010
## NINGUNA 7.013029 0.5422511 0.4347440 0.6330048 0.7888012 0.7852966
## QUIMICA 4.531841 42.5169963 65.4924443 12.9749830 10.6344993 11.3031680
## d6 d7 d8 d9 d10 d11
## FISICA 0.6547444 0.7033717 0.6365873 0.6607196 0.7739079 0.5819856
## NINGUNA 0.9269199 0.9193000 0.8139666 0.7727750 0.8876078 0.7374552
## QUIMICA 12.1357432 12.7435333 10.1988533 10.5400254 10.3330498 13.6644148
## d12 d13 d14 d15 d16 d17
## FISICA 0.6768577 0.5401094 0.7249616 0.5894018 0.6231639 0.8538815
## NINGUNA 0.9658341 0.8782332 1.1280165 1.0206976 0.8789122 1.1662516
## QUIMICA 10.8173444 13.4889360 11.3285763 16.0789726 11.1032546 14.6925586
## d18
## FISICA 0.7872715
## NINGUNA 0.9397238
## QUIMICA 11.3725353
##
## Residual Deviance: 90.51685
## AIC: 204.5169FISICA2=c(-2.784567, -0.59650716, 0.33940757, -0.1247993, 0.3303218, -0.8711251,
0.4923344, 1.582868, -0.7123216, 0.0591691, -0.754864, 0.36806991,
-0.4582308, -0.3913245, -0.08215128, -0.2413057, 0.5231022, 0.1517966,
0.5442690)
NINGUNA2=c(3.022837, -0.01836017, 0.09961224, 0.1348383, 0.4977245, 0.5683586,
0.6716332, -1.058331, 0.6347264, -0.8214254, 0.772439, -0.09052872,
-0.5875562, -0.2447056, -1.71018592, 0.2124851, -1.0812815, -1.2788688,
0.5048126)
QUIMICA2=c(-57.118712, 30.01569344, -28.00822645, -13.7688572, 35.5968055, -12.4643940,
-1.3838460, 46.270722, -7.1600660, -10.0497754, 4.383645, 14.78697122,
-8.3258831, 3.1370950, 40.74843741, 7.6457974, -2.6119685, 15.6860761,
-56.6748520)
beta21=cbind(FISICA2,NINGUNA2,QUIMICA2)
px=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
d1s=cbind(px,d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8,d9,d10,d11,d12,d13,d14, d15,d16,d17,d18)
pm1<-d1s %*% beta21
em1=exp(pm1)
r21s=round(rbind(cbind(1/(1+apply(em1,1,sum)),em1/(1+apply(em1,1,sum)))),8)
mn2$precticed <- predict(mn2, newdata = d1s, "class")
ctable21 <- table(y2, mn2$precticed)
round((sum(diag(ctable21))/sum(ctable21))*100,2)## [1] 76.54## Aumentó el porcentaje de clasificaciones correctas de 61.73 a 76.54; al unir las categorías biología y tecnología (en este caso tiene un código significativo.)
pf21=round((diag(ctable21))/apply(ctable21,1,sum)*100,2)
cbind(ctable21,pf21)## BIOTECNOLOGIA FISICA NINGUNA QUIMICA pf21
## BIOTECNOLOGIA 47 2 3 0 90.38
## FISICA 8 5 0 0 38.46
## NINGUNA 6 0 5 0 45.45
## QUIMICA 0 0 0 5 100.00## En la última columna se observan los porcentajes marginales de clasificación correcta, esto es, por categorías.
r21s## FISICA2 NINGUNA2 QUIMICA2
## [1,] 0.80226902 0.18528038 0.01245060 0.00000000
## [2,] 0.45819498 0.29209627 0.24970875 0.00000000
## [3,] 0.94946849 0.03741374 0.01311775 0.00000002
## [4,] 0.38601134 0.16163229 0.45235638 0.00000000
## [5,] 0.80697892 0.14593499 0.04708608 0.00000000
## [6,] 0.69121053 0.28978606 0.01900334 0.00000007
## [7,] 0.51975480 0.20172461 0.27852059 0.00000000
## [8,] 0.29328758 0.70430540 0.00240702 0.00000000
## [9,] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.00000000
## [10,] 0.99109928 0.00494245 0.00395827 0.00000000
## [11,] 0.62500769 0.37421987 0.00077245 0.00000000
## [12,] 0.87479362 0.05596996 0.06923643 0.00000000
## [13,] 0.85268629 0.11966774 0.02764597 0.00000000
## [14,] 0.53951142 0.22280377 0.23768481 0.00000000
## [15,] 0.35896081 0.64040518 0.00063402 0.00000000
## [16,] 0.77562057 0.03173172 0.19264771 0.00000000
## [17,] 0.93263680 0.04953559 0.01782761 0.00000000
## [18,] 0.52581945 0.47287209 0.00130846 0.00000000
## [19,] 0.53868866 0.45060891 0.01070244 0.00000000
## [20,] 0.94565301 0.01851243 0.03583456 0.00000000
## [21,] 0.89296291 0.08982485 0.01721224 0.00000000
## [22,] 0.70834660 0.19449858 0.09715482 0.00000000
## [23,] 0.68989877 0.30621108 0.00389015 0.00000000
## [24,] 0.77211240 0.08690021 0.14098739 0.00000000
## [25,] 0.78741807 0.10916325 0.10341868 0.00000000
## [26,] 0.36258361 0.63342487 0.00399153 0.00000000
## [27,] 0.28552059 0.02713173 0.68734768 0.00000000
## [28,] 0.94950352 0.04827702 0.00221945 0.00000002
## [29,] 0.46995913 0.47556672 0.05447415 0.00000000
## [30,] 0.67663733 0.06152505 0.26183762 0.00000000
## [31,] 0.97046449 0.01696012 0.01257539 0.00000000
## [32,] 0.85627164 0.06534320 0.07838515 0.00000000
## [33,] 0.77861624 0.16075337 0.06063040 0.00000000
## [34,] 0.43424378 0.40945080 0.15630542 0.00000000
## [35,] 0.40348539 0.59443109 0.00208352 0.00000000
## [36,] 0.00000004 0.00000002 0.00000000 0.99999994
## [37,] 0.83618131 0.16089041 0.00292828 0.00000000
## [38,] 0.85923373 0.12854675 0.01221952 0.00000000
## [39,] 0.77910447 0.10204409 0.11885144 0.00000000
## [40,] 0.61750974 0.05309232 0.32939794 0.00000000
## [41,] 0.49108289 0.47074724 0.03816987 0.00000000
## [42,] 0.47749267 0.00225255 0.52025477 0.00000000
## [43,] 0.65966272 0.00917420 0.33116308 0.00000000
## [44,] 0.66330639 0.06797633 0.26871725 0.00000002
## [45,] 0.90772376 0.08728506 0.00499118 0.00000000
## [46,] 0.88938891 0.06481707 0.04579402 0.00000000
## [47,] 0.85129253 0.11301147 0.03569600 0.00000000
## [48,] 0.80742997 0.05928581 0.13328422 0.00000000
## [49,] 0.08548201 0.00018556 0.91433243 0.00000000
## [50,] 0.55064181 0.02581711 0.42354108 0.00000000
## [51,] 0.90850000 0.03825600 0.05324401 0.00000000
## [52,] 0.77832871 0.16730894 0.05436235 0.00000000
## [53,] 0.78642144 0.01699266 0.19658590 0.00000000
## [54,] 0.91183563 0.08570157 0.00246280 0.00000000
## [55,] 0.87992158 0.04033083 0.07974759 0.00000000
## [56,] 0.81136690 0.17739925 0.01123386 0.00000000
## [57,] 0.96030023 0.03675972 0.00294005 0.00000000
## [58,] 0.54350196 0.45548478 0.00101326 0.00000000
## [59,] 0.75503499 0.19422223 0.05074278 0.00000000
## [60,] 0.69997936 0.29362531 0.00639532 0.00000001
## [61,] 0.58300305 0.13701723 0.27997972 0.00000000
## [62,] 0.43766932 0.55716398 0.00516670 0.00000000
## [63,] 0.80234022 0.08346381 0.11419592 0.00000006
## [64,] 0.45368229 0.52221217 0.02410554 0.00000000
## [65,] 0.92704435 0.02620422 0.04675143 0.00000000
## [66,] 0.97077600 0.02913255 0.00009145 0.00000000
## [67,] 0.38845933 0.06763194 0.54390872 0.00000000
## [68,] 0.96884348 0.02907562 0.00208090 0.00000000
## [69,] 0.28381694 0.00189197 0.71429109 0.00000000
## [70,] 0.09396701 0.00126636 0.90476663 0.00000000
## [71,] 0.55844925 0.43172585 0.00982490 0.00000000
## [72,] 0.00000001 0.00000000 0.00000000 0.99999999
## [73,] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.00000000
## [74,] 0.88116351 0.06177804 0.05705845 0.00000000
## [75,] 0.89177487 0.06729252 0.04093261 0.00000000
## [76,] 0.89493210 0.07030821 0.03475969 0.00000000
## [77,] 0.79289116 0.08035045 0.12675838 0.00000000
## [78,] 0.00000002 0.00000000 0.00000000 0.99999997
## [79,] 0.71338291 0.09015191 0.19646518 0.00000000
## [80,] 0.62095103 0.06770219 0.31134677 0.00000000
## [81,] 0.32048031 0.08550570 0.59401398 0.00000000beta21## FISICA2 NINGUNA2 QUIMICA2
## [1,] -2.78456700 3.02283700 -57.118712
## [2,] -0.59650716 -0.01836017 30.015693
## [3,] 0.33940757 0.09961224 -28.008226
## [4,] -0.12479930 0.13483830 -13.768857
## [5,] 0.33032180 0.49772450 35.596806
## [6,] -0.87112510 0.56835860 -12.464394
## [7,] 0.49233440 0.67163320 -1.383846
## [8,] 1.58286800 -1.05833100 46.270722
## [9,] -0.71232160 0.63472640 -7.160066
## [10,] 0.05916910 -0.82142540 -10.049775
## [11,] -0.75486400 0.77243900 4.383645
## [12,] 0.36806991 -0.09052872 14.786971
## [13,] -0.45823080 -0.58755620 -8.325883
## [14,] -0.39132450 -0.24470560 3.137095
## [15,] -0.08215128 -1.71018592 40.748437
## [16,] -0.24130570 0.21248510 7.645797
## [17,] 0.52310220 -1.08128150 -2.611969
## [18,] 0.15179660 -1.27886880 15.686076
## [19,] 0.54426900 0.50481260 -56.674852## La primera fila se asocia a la variable constante y las columnas representan los vectores de coeficientes estimados del modelo logístico.
exp(beta21)## FISICA2 NINGUNA2 QUIMICA2
## [1,] 0.06175582 20.5495080 1.561919e-25
## [2,] 0.55073190 0.9818074 1.085550e+13
## [3,] 1.40411550 1.1047425 6.857752e-13
## [4,] 0.88267404 1.1443517 1.047759e-06
## [5,] 1.39141581 1.6449739 2.880688e+15
## [6,] 0.41848045 1.7653670 3.861735e-06
## [7,] 1.63613115 1.9574316 2.506128e-01
## [8,] 4.86889981 0.3470345 1.244856e+20
## [9,] 0.49050412 1.8865059 7.770033e-04
## [10,] 1.06095463 0.4398043 4.319545e-05
## [11,] 0.47007454 2.1650404 8.012957e+01
## [12,] 1.44494305 0.9134481 2.641800e+06
## [13,] 0.63240150 0.5556836 2.421670e-04
## [14,] 0.67616071 0.7829350 2.303685e+01
## [15,] 0.92113260 0.1808322 4.975326e+17
## [16,] 0.78560143 1.2367477 2.091836e+03
## [17,] 1.68725374 0.3391606 7.338993e-02
## [18,] 1.16392347 0.2783520 6.491967e+06
## [19,] 1.72334815 1.6566750 2.434583e-25## Si exp(b) ≥ 3, entonces la variable es altamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo relativo.
## Si 2 ≤ exp(b) < 3, entonces la variable es significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo relativo.
## Si 1.5 ≤ exp(b) < 2, entonces la variable es moderadamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo relativo.
## Si exp(b) ≤ 1/3, entonces la variable es altamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo base.
## Si 1/3 < exp(b) ≤ 1/2, entonces la variable es significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo base.
## Si 1/2 < exp(b) ≤ 2/3, entonces la variable es moderadamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo base.
## Si 2/3< exp(b) < 1.5, entonces la variable se considera neutral en la clasificación.
## En las fracciones 1/3=0.333…, ½=0.5, 2/3=0.666…
mn3=multinom(y3~d1+d2+d3+d4+d5+d6+d7+d8+d9+d10+d11+d12+d13+d14+d15+d16+d17+d18)## # weights: 80 (57 variable)
## initial value 112.289843
## iter 10 value 54.942856
## iter 20 value 42.742107
## iter 30 value 35.288932
## iter 40 value 31.458045
## iter 50 value 28.738774
## iter 60 value 25.412079
## iter 70 value 23.419514
## iter 80 value 19.732137
## iter 90 value 14.286620
## iter 100 value 13.939130
## final value 13.939130
## stopped after 100 iterationssummary(mn3)## Call:
## multinom(formula = y3 ~ d1 + d2 + d3 + d4 + d5 + d6 + d7 + d8 +
## d9 + d10 + d11 + d12 + d13 + d14 + d15 + d16 + d17 + d18)
##
## Coefficients:
## (Intercept) d1 d2 d3 d4
## FISICA -1.982268 1.739525 -1.111351 -0.4174741 0.1569284
## NINGUNA -18201.205468 466.126556 747.940220 954.5140952 -1362.9615336
## QUIMICA -25876.756869 149.055366 1186.251028 -1591.7614961 -974.3544577
## d5 d6 d7 d8 d9
## FISICA -1.975507 5.704921 0.7584288 1.289905 -1.061151
## NINGUNA 1094.345547 -627.954466 570.9472057 -1074.079651 -88.609115
## QUIMICA -1316.929121 1614.349873 -906.4862518 433.242394 359.625512
## d10 d11 d12 d13 d14
## FISICA -0.5037676 -0.2290195 0.235937 0.2565812 -3.058626
## NINGUNA 708.3662734 89.7845012 -2258.170432 712.5341551 -844.768351
## QUIMICA -1333.5218361 2972.1262291 -2370.075965 1442.5129611 332.379977
## d15 d16 d17 d18
## FISICA 0.8755771 0.7076324 -3.318357 0.2622668
## NINGUNA -1598.3923097 1046.4699039 383.275644 1531.6580992
## QUIMICA 531.6702157 1343.0566683 -328.660377 444.5144791
##
## Std. Errors:
## (Intercept) d1 d2 d3 d4 d5
## FISICA 9.515135 0.9319857 0.6785218 0.9258226 1.040831 1.392932
## NINGUNA 5.665922 33.5267844 10.4896516 14.7016719 39.063660 45.578873
## QUIMICA 2.048143 31.7171783 34.5110388 22.6362794 18.373450 24.594463
## d6 d7 d8 d9 d10 d11 d12
## FISICA 2.640565 0.9714478 0.9577959 1.100493 1.366571 1.182943 1.248856
## NINGUNA 33.640960 28.9800083 25.0122196 11.546965 24.315337 21.101066 37.944426
## QUIMICA 47.866858 4.7629094 25.3346224 40.689501 40.803766 17.544294 29.628926
## d13 d14 d15 d16 d17 d18
## FISICA 1.327878 1.619831 1.15618 1.404974 1.95382 1.142153
## NINGUNA 35.560141 20.144402 26.92411 28.372094 30.44724 29.597224
## QUIMICA 12.982584 45.323837 41.08736 21.271686 39.82270 26.789100
##
## Residual Deviance: 27.87826
## AIC: 141.8783FISICA3=c(-1.982268, 1.739525, -1.111351, -0.4174741, 0.1569284,
-1.975507, 5.704921, 0.7584288, 1.289905, -1.061151,
-0.5037676, -0.2290195, 0.235937, 0.2565812, -3.058626,
0.8755771, 0.7076324, -3.318357, 0.2622668)
NINGUNA3=c(-18201.205468, 466.126556, 747.940220, 954.5140952, -1362.9615336,
1094.345547, -627.954466, 570.9472057, -1074.079651, -88.609115,
708.3662734, 89.7845012, -2258.170432, 712.5341551, -844.768351,
-1598.3923097, 1046.4699039, 383.275644, 1531.6580992)
QUIMICA3=c(-25876.756869, 149.055366, 1186.251028, -1591.7614961, -974.3544577,
-1316.929121, 1614.349873, -906.4862518, 433.242394, 359.625512,
-1333.5218361, 2972.1262291, -2370.075965, 1442.5129611, 332.379977,
531.6702157, 1343.0566683, -328.660377, 444.5144791)
beta31=cbind(FISICA3,NINGUNA3,QUIMICA3)
## Las variables tienen valores de beta muy significativos en los vectores NINGUNA3 y QUIMICA3, por lo que se destaca que aquellas variables con signo de coeficiente negativo tienen impacto positivo en la clasificación Biotecnología; mientras que aquellas con signo positivo tienen impacto positivo en el grupo relativo. Esto quiere decir que las variables que clasifican en Química son: d2, d6, d9, d11, d13 y d16 (d2. ¿Cuántos años tienes?, d6. ¿En qué nivel estás dedicando tiempo al estudio de las Matemáticas?, d9. ¿Cuál es el grado de facilidad que tienes en Estadísticas?, d11. ¿En qué grado te gusta la Geometría?, d13. ¿Cuál es el grado de facilidad que tienes en dominar conocimientos geométricos? y d16. ¿Cuál fue tu nivel de rendimiento en Biología en años anteriores?);las variables que clasifican en Biotecnología son: d3, d4, d5, d7, d8, d10, d12, d14, d15 (d3. ¿En qué grado te gustan las Matemáticas?, d4. ¿cuál fue tu nivel de rendimiento en Matemáticas al terminar el año anterior?, d5. ¿Cuál es el grado de facilidad que tienes en Matemáticas?, d7. ¿En qué grado te gustan las Estadísticas?, d8. ¿Cuál fue tu nivel de rendimiento en Estadísticas al terminar el año anterior?, d10. ¿En qué nivel estás dedicando tiempo al estudio de las Estadísticas?, d12. ¿Cuál fue tu nivel de rendimiento en Geometría en años anteriores?, d14. ¿En qué nivel estás dedicando tiempo al estudio de la Geometría? y d15. ¿En qué grado te gusta el área de Ciencias Naturales: ¿Biología, Química o Física?). Se obtiene la conclusión de que los estudiantes con buenas bases Matemáticas y buena motivación encuentran mayor facilidad por cualquiera de las ramas de la Ciencia.
px=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
d1s=cbind(px,d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8,d9,d10,d11,d12,d13,d14, d15,d16,d17,d18)
pm1<-d1s %*% beta31
em1=exp(pm1)
r31s=round(rbind(cbind(1/(1+apply(em1,1,sum)),em1/(1+apply(em1,1,sum)))),8)
mn3$precticed <- predict(mn3, newdata = d1s, "class")
ctable31 <- table(y3, mn3$precticed)
round((sum(diag(ctable31))/sum(ctable31))*100,2)## [1] 93.83## Aumentó el porcentaje de clasificaciones correctas de 79.01 a 93.83; al unir las categorías biología y tecnología (en este caso tiene un código significativo.)
pf31=round((diag(ctable31))/apply(ctable31,1,sum)*100,2)
cbind(ctable31,pf31)## BIOTECNOLOGIA FISICA NINGUNA QUIMICA pf31
## BIOTECNOLOGIA 56 1 0 0 98.25
## FISICA 4 6 0 0 60.00
## NINGUNA 0 0 7 0 100.00
## QUIMICA 0 0 0 7 100.00## En la última columna se observan los porcentajes marginales de clasificación correcta, esto es, por categorías.
r31s## FISICA3 NINGUNA3 QUIMICA3
## [1,] 0.99852592 0.00147408 0.00000000 0.00000000
## [2,] 0.91673684 0.08326316 0.00000000 0.00000000
## [3,] 0.99993426 0.00006574 0.00000000 0.00000000
## [4,] 0.53049029 0.46944411 0.00006559 0.00000000
## [5,] 0.92788336 0.07211664 0.00000000 0.00000000
## [6,] 0.99574382 0.00425618 0.00000000 0.00000000
## [7,] 0.93967528 0.06032472 0.00000000 0.00000000
## [8,] 0.46536824 0.53463176 0.00000000 0.00000000
## [9,] 0.82831985 0.17168015 0.00000000 0.00000000
## [10,] 0.99999774 0.00000226 0.00000000 0.00000000
## [11,] 0.99923626 0.00076374 0.00000000 0.00000000
## [12,] 0.98769707 0.01230293 0.00000000 0.00000000
## [13,] 0.99729788 0.00270212 0.00000000 0.00000000
## [14,] 0.85996520 0.14003480 0.00000000 0.00000000
## [15,] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.00000000
## [16,] 0.97443149 0.02556851 0.00000000 0.00000000
## [17,] 0.99883984 0.00116016 0.00000000 0.00000000
## [18,] 0.99981048 0.00018952 0.00000000 0.00000000
## [19,] 0.91015013 0.08984987 0.00000000 0.00000000
## [20,] 0.99999841 0.00000159 0.00000000 0.00000000
## [21,] 0.99999984 0.00000016 0.00000000 0.00000000
## [22,] 0.82476567 0.17523433 0.00000000 0.00000000
## [23,] 0.99998546 0.00001454 0.00000000 0.00000000
## [24,] 0.98230342 0.01769658 0.00000000 0.00000000
## [25,] 0.14911918 0.85088082 0.00000000 0.00000000
## [26,] 0.97212982 0.02787018 0.00000000 0.00000000
## [27,] 0.89756974 0.10243026 0.00000000 0.00000000
## [28,] 0.99448129 0.00551871 0.00000000 0.00000000
## [29,] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.00000000
## [30,] 0.99294110 0.00705890 0.00000000 0.00000000
## [31,] 0.95738678 0.04261322 0.00000000 0.00000000
## [32,] 0.96493370 0.03506630 0.00000000 0.00000000
## [33,] 0.20643968 0.79356032 0.00000000 0.00000000
## [34,] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 NaN
## [35,] 0.00000412 0.00010407 0.99989181 0.00000000
## [36,] 0.89435061 0.10562845 0.00000000 0.00002093
## [37,] 0.99999848 0.00000152 0.00000000 0.00000000
## [38,] 0.99999977 0.00000023 0.00000000 0.00000000
## [39,] 0.99440681 0.00559319 0.00000000 0.00000000
## [40,] 0.60817108 0.39182892 0.00000000 0.00000000
## [41,] 0.94846400 0.05153600 0.00000000 0.00000000
## [42,] 0.99963736 0.00036264 0.00000000 0.00000000
## [43,] 0.00011614 0.00000028 0.99988358 0.00000000
## [44,] 0.00000000 0.00000000 1.00000000 0.00000000
## [45,] 0.69693110 0.30306890 0.00000000 0.00000000
## [46,] 0.99999293 0.00000707 0.00000000 0.00000000
## [47,] 0.99729428 0.00254952 0.00015620 0.00000000
## [48,] 0.83623496 0.16376504 0.00000000 0.00000000
## [49,] 0.65518816 0.34481184 0.00000000 0.00000000
## [50,] 0.67268571 0.32731429 0.00000000 0.00000000
## [51,] 0.95675785 0.04324215 0.00000000 0.00000000
## [52,] 0.99894225 0.00059895 0.00045880 0.00000000
## [53,] 0.94984154 0.05015846 0.00000000 0.00000000
## [54,] 0.00000087 0.00000003 0.99999904 0.00000006
## [55,] 0.93779408 0.06220592 0.00000000 0.00000000
## [56,] 0.99999895 0.00000105 0.00000000 0.00000000
## [57,] 0.99891528 0.00108472 0.00000000 0.00000000
## [58,] 0.99999807 0.00000193 0.00000000 0.00000000
## [59,] 0.96668938 0.03331062 0.00000000 0.00000000
## [60,] 0.95156739 0.04843261 0.00000000 0.00000000
## [61,] 0.00016450 0.00000895 0.99982655 0.00000000
## [62,] 0.99902932 0.00097067 0.00000001 0.00000000
## [63,] 0.22968468 0.77031532 0.00000000 0.00000000
## [64,] 0.99994482 0.00005518 0.00000000 0.00000000
## [65,] 0.99210383 0.00789617 0.00000000 0.00000000
## [66,] 0.99958559 0.00000089 0.00000000 0.00041352
## [67,] 0.91329354 0.08670646 0.00000000 0.00000000
## [68,] 0.99999534 0.00000466 0.00000000 0.00000000
## [69,] 0.17173427 0.82826573 0.00000000 0.00000000
## [70,] 0.99687207 0.00239020 0.00073773 0.00000000
## [71,] 0.00000001 0.00000000 0.99999682 0.00000317
## [72,] 0.00000000 0.00000000 NaN NaN
## [73,] 0.00004312 0.00000001 0.00000000 0.99995687
## [74,] 0.76389050 0.23610950 0.00000000 0.00000000
## [75,] 0.00000076 0.00000000 0.00000000 0.99999924
## [76,] 0.00000000 0.00000000 1.00000000 0.00000000
## [77,] 0.51995577 0.48004423 0.00000000 0.00000000
## [78,] 0.86128154 0.13871846 0.00000000 0.00000000
## [79,] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.00000000
## [80,] 0.00030817 0.99962700 0.00006282 0.00000200
## [81,] 0.19921873 0.80078127 0.00000000 0.00000000## Estas son las probabilidades de pertenecer a cada grupo.
beta31## FISICA3 NINGUNA3 QUIMICA3
## [1,] -1.9822680 -18201.20547 -25876.7569
## [2,] 1.7395250 466.12656 149.0554
## [3,] -1.1113510 747.94022 1186.2510
## [4,] -0.4174741 954.51410 -1591.7615
## [5,] 0.1569284 -1362.96153 -974.3545
## [6,] -1.9755070 1094.34555 -1316.9291
## [7,] 5.7049210 -627.95447 1614.3499
## [8,] 0.7584288 570.94721 -906.4863
## [9,] 1.2899050 -1074.07965 433.2424
## [10,] -1.0611510 -88.60912 359.6255
## [11,] -0.5037676 708.36627 -1333.5218
## [12,] -0.2290195 89.78450 2972.1262
## [13,] 0.2359370 -2258.17043 -2370.0760
## [14,] 0.2565812 712.53416 1442.5130
## [15,] -3.0586260 -844.76835 332.3800
## [16,] 0.8755771 -1598.39231 531.6702
## [17,] 0.7076324 1046.46990 1343.0567
## [18,] -3.3183570 383.27564 -328.6604
## [19,] 0.2622668 1531.65810 444.5145## La primera fila se asocia a la variable constante y las columnas representan los vectores de coeficientes estimados del modelo logístico.
exp(beta31)## FISICA3 NINGUNA3 QUIMICA3
## [1,] 0.13775645 0.000000e+00 0.000000e+00
## [2,] 5.69463783 2.730179e+202 5.419047e+64
## [3,] 0.32911403 Inf Inf
## [4,] 0.65870855 Inf 0.000000e+00
## [5,] 1.16991185 0.000000e+00 0.000000e+00
## [6,] 0.13869098 Inf 0.000000e+00
## [7,] 300.34175211 1.917964e-273 Inf
## [8,] 2.13491920 9.103762e+247 0.000000e+00
## [9,] 3.63244146 0.000000e+00 1.428174e+188
## [10,] 0.34605727 3.292686e-39 1.525371e+156
## [11,] 0.60424979 4.360775e+307 0.000000e+00
## [12,] 0.79531302 9.838150e+38 Inf
## [13,] 1.26609454 0.000000e+00 0.000000e+00
## [14,] 1.29250371 Inf Inf
## [15,] 0.04695216 0.000000e+00 2.242797e+144
## [16,] 2.40026008 0.000000e+00 7.969680e+230
## [17,] 2.02918128 Inf Inf
## [18,] 0.03621228 2.847720e+166 1.839128e-143
## [19,] 1.29987330 Inf 1.122498e+193## Si exp(b) ≥ 3, entonces la variable es altamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo relativo.
## Si 2 ≤ exp(b) < 3, entonces la variable es significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo relativo.
## Si 1.5 ≤ exp(b) < 2, entonces la variable es moderadamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo relativo.
## Si exp(b) ≤ 1/3, entonces la variable es altamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo base.
## Si 1/3 < exp(b) ≤ 1/2, entonces la variable es significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo base.
## Si 1/2 < exp(b) ≤ 2/3, entonces la variable es moderadamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo base.
## Si 2/3< exp(b) < 1.5, entonces la variable se considera neutral en la clasificación.
## En las fracciones 1/3=0.333…, ½=0.5, 2/3=0.666…
mn4=multinom(y4~d1+d2+d3+d4+d5+d6+d7+d8+d9+d10+d11+d12+d13+d14+d15+d16+d17+d18)## # weights: 80 (57 variable)
## initial value 112.289843
## iter 10 value 72.439124
## iter 20 value 68.177121
## iter 30 value 68.020528
## iter 40 value 67.958417
## iter 50 value 67.952945
## final value 67.952938
## convergedsummary(mn4)## Call:
## multinom(formula = y4 ~ d1 + d2 + d3 + d4 + d5 + d6 + d7 + d8 +
## d9 + d10 + d11 + d12 + d13 + d14 + d15 + d16 + d17 + d18)
##
## Coefficients:
## (Intercept) d1 d2 d3 d4 d5
## FISICA 0.09218479 -0.01004475 -0.23280567 0.005991021 -0.9302234 -0.03362282
## NINGUNA 0.92311628 -0.30870732 0.01310885 0.307328538 -0.8772958 0.96032935
## QUIMICA 4.16913370 0.82750810 -0.77632539 0.159813828 -0.5506489 0.79895335
## d6 d7 d8 d9 d10 d11
## FISICA 0.79692728 1.1146756 -0.6193826 0.6086452 -1.4181871 0.014744134
## NINGUNA -0.06443707 -0.4254777 1.3224072 -0.6406345 0.2262914 -0.295299800
## QUIMICA -0.72809587 -1.4841741 0.6989518 -0.2133719 1.1276297 0.003465016
## d12 d13 d14 d15 d16 d17
## FISICA -0.8644843 0.06313264 0.5695532 1.0722828 1.610357 -1.0663818
## NINGUNA -0.8434894 0.14596364 -0.3844576 -0.5792438 1.234264 -1.1809761
## QUIMICA -2.0377539 -0.54793703 -0.2208408 2.0019985 1.207507 -0.8170143
## d18
## FISICA -0.6150733
## NINGUNA 1.0906609
## QUIMICA -0.7847100
##
## Std. Errors:
## (Intercept) d1 d2 d3 d4 d5 d6
## FISICA 5.310242 0.4776918 0.4015795 0.6613836 0.7238772 0.7005201 0.7427366
## NINGUNA 5.214721 0.4787506 0.3651195 0.6420321 0.6172035 0.6957971 0.7712331
## QUIMICA 5.740079 0.5921657 0.4610069 0.6628282 0.7644901 0.7288704 0.7903998
## d7 d8 d9 d10 d11 d12 d13
## FISICA 0.7530511 0.6774615 0.8010209 0.8830017 0.7093816 0.7726863 0.6309257
## NINGUNA 0.7398673 0.7623821 0.7037913 0.8385928 0.6751557 0.9181005 0.7232549
## QUIMICA 0.9941166 0.8223710 0.8379785 0.9892496 0.6201516 1.0863520 0.7082724
## d14 d15 d16 d17 d18
## FISICA 0.7793539 0.7341437 0.7856086 1.0601697 0.7598758
## NINGUNA 0.6859242 0.6823672 0.6527648 0.9029385 0.8936227
## QUIMICA 0.6970286 1.1346479 0.7059050 1.0422194 0.8752979
##
## Residual Deviance: 135.9059
## AIC: 249.9059FISICA4=c(0.09218479, -0.01004475, -0.23280567, 0.005991021, -0.9302234, -0.03362282,
0.79692728, 1.1146756, -0.6193826, 0.6086452, -1.4181871, 0.014744134,
-0.8644843, 0.06313264, 0.5695532, 1.0722828, 1.610357, -1.0663818,
-0.6150733)
NINGUNA4=c(0.92311628, -0.30870732, 0.01310885, 0.307328538, -0.8772958, 0.9603293,
-0.06443707, -0.4254777, 1.3224072, -0.6406345, 0.2262914, -0.295299800,
-0.8434894, 0.14596364, -0.3844576, -0.5792438, 1.234264, -1.180976,
1.0906609)
QUIMICA4=c(4.16913370, 0.82750810, -0.77632539, 0.159813828, -0.5506489, 0.79895335,
-0.72809587, -1.4841741, 0.6989518, -0.2133719, 1.1276297, 0.003465016,
-2.0377539, -0.54793703, -0.2208408, 2.0019985, 1.207507, -0.8170143,
-0.7847100)
beta41=cbind(FISICA4,NINGUNA4,QUIMICA4)
px=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
d1s=cbind(px,d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8,d9,d10,d11,d12,d13,d14, d15,d16,d17,d18)
pm1<-d1s %*% beta41
em1=exp(pm1)
r41s=round(rbind(cbind(1/(1+apply(em1,1,sum)),em1/(1+apply(em1,1,sum)))),8)
mn4$precticed <- predict(mn4, newdata = d1s, "class")
ctable41 <- table(y4, mn4$precticed)
round((sum(diag(ctable41))/sum(ctable41))*100,2)## [1] 71.6## Aumentó el porcentaje de clasificaciones correctas de 60.49 a 71.6; al unir las categorías biología y tecnología (en este caso tiene un código significativo.)
pf41=round((diag(ctable41))/apply(ctable41,1,sum)*100,2)
cbind(ctable41,pf41)## BIOTECNOLOGIA FISICA NINGUNA QUIMICA pf41
## BIOTECNOLOGIA 45 0 1 1 95.74
## FISICA 6 3 0 2 27.27
## NINGUNA 6 0 5 0 45.45
## QUIMICA 5 2 0 5 41.67## En la última columna se observan los porcentajes marginales de clasificación correcta, esto es, por categorías.
r41s## FISICA4 NINGUNA4 QUIMICA4
## [1,] 0.41503338 0.08260627 0.23661071 0.26574963
## [2,] 0.65705610 0.05520896 0.24937417 0.03836078
## [3,] 0.90573185 0.06476383 0.02409982 0.00540449
## [4,] 0.58991219 0.02952277 0.38037173 0.00019330
## [5,] 0.18787952 0.10457117 0.28734828 0.42020104
## [6,] 0.51621689 0.36274812 0.00966418 0.11137081
## [7,] 0.40450886 0.28497605 0.06886254 0.24165254
## [8,] 0.70771536 0.29138890 0.00087218 0.00002356
## [9,] 0.67112759 0.25978818 0.03861087 0.03047336
## [10,] 0.91841802 0.00861587 0.05441151 0.01855460
## [11,] 0.81157659 0.09275735 0.09520156 0.00046450
## [12,] 0.24129888 0.08278487 0.43394368 0.24197257
## [13,] 0.10143493 0.59287535 0.12023298 0.18545673
## [14,] 0.63987890 0.05387562 0.29189316 0.01435231
## [15,] 0.93476753 0.00880322 0.05596332 0.00046593
## [16,] 0.00419741 0.00328278 0.08834723 0.90417258
## [17,] 0.50218305 0.14634939 0.06990310 0.28156447
## [18,] 0.29997804 0.66312711 0.03619916 0.00069569
## [19,] 0.30098785 0.19977825 0.32106183 0.17817206
## [20,] 0.64401247 0.07122363 0.14753509 0.13722882
## [21,] 0.42427757 0.02055852 0.04663776 0.50852615
## [22,] 0.89696006 0.00220788 0.10068152 0.00015054
## [23,] 0.92910535 0.05009945 0.02038771 0.00040749
## [24,] 0.51817523 0.23684271 0.01071078 0.23427128
## [25,] 0.73319904 0.22933984 0.03415493 0.00330619
## [26,] 0.41111508 0.52586443 0.05281014 0.01021035
## [27,] 0.45118872 0.03907662 0.26869201 0.24104265
## [28,] 0.70790400 0.14972699 0.04736353 0.09500547
## [29,] 0.34949505 0.47684994 0.14663450 0.02702051
## [30,] 0.74662692 0.02656237 0.19656297 0.03024773
## [31,] 0.47561315 0.15866281 0.29852212 0.06720191
## [32,] 0.33546189 0.12536468 0.08234150 0.45683193
## [33,] 0.23642760 0.02974080 0.69330296 0.04052864
## [34,] 0.13770396 0.10008947 0.29542974 0.46677682
## [35,] 0.15746353 0.20207113 0.62874270 0.01172263
## [36,] 0.53875164 0.44964046 0.00349413 0.00811377
## [37,] 0.84817229 0.03052887 0.11230604 0.00899280
## [38,] 0.88649853 0.01370040 0.03492352 0.06487755
## [39,] 0.83926672 0.02024909 0.06037777 0.08010642
## [40,] 0.84703826 0.00553542 0.09337817 0.05404815
## [41,] 0.55757374 0.38435123 0.00660716 0.05146787
## [42,] 0.81718254 0.01533586 0.05321191 0.11426969
## [43,] 0.82389779 0.00707503 0.12661037 0.04241680
## [44,] 0.51648666 0.06413046 0.30068452 0.11869837
## [45,] 0.88322153 0.04036268 0.07058505 0.00583074
## [46,] 0.80794970 0.01025038 0.01168819 0.17011173
## [47,] 0.71837433 0.16999605 0.02436533 0.08726429
## [48,] 0.64753478 0.11905928 0.12246376 0.11094218
## [49,] 0.25667521 0.00199551 0.68584994 0.05547934
## [50,] 0.72088839 0.02453047 0.24585909 0.00872205
## [51,] 0.84661212 0.03912860 0.11072993 0.00352934
## [52,] 0.94952682 0.01367570 0.03399942 0.00279806
## [53,] 0.66114904 0.02275843 0.03023297 0.28585956
## [54,] 0.88610261 0.05774797 0.05535967 0.00078975
## [55,] 0.33358009 0.27622357 0.32689801 0.06329833
## [56,] 0.82956115 0.06735493 0.06628116 0.03680276
## [57,] 0.34133100 0.22848462 0.05857550 0.37160887
## [58,] 0.46261009 0.27559203 0.03061639 0.23118149
## [59,] 0.45294364 0.04473157 0.06169715 0.44062764
## [60,] 0.80026535 0.10009961 0.08656215 0.01307289
## [61,] 0.39788394 0.14701876 0.07833898 0.37675831
## [62,] 0.39436632 0.14817450 0.45306540 0.00439378
## [63,] 0.56525910 0.11605487 0.01697409 0.30171194
## [64,] 0.56568977 0.34821309 0.00353030 0.08256684
## [65,] 0.46145340 0.17462561 0.10524415 0.25867684
## [66,] 0.66364328 0.03047216 0.25899745 0.04688711
## [67,] 0.78776156 0.02574234 0.18222674 0.00426937
## [68,] 0.50841929 0.18567657 0.04695535 0.25894878
## [69,] 0.17706552 0.01204757 0.07676516 0.73412175
## [70,] 0.09357490 0.00129181 0.18407749 0.72105580
## [71,] 0.59333788 0.38335587 0.01520640 0.00809985
## [72,] 0.11964335 0.45477072 0.00997773 0.41560821
## [73,] 0.95547666 0.01308621 0.02242488 0.00901225
## [74,] 0.42139834 0.20823366 0.01465361 0.35571439
## [75,] 0.82203753 0.07231039 0.05922505 0.04642703
## [76,] 0.65263162 0.03610689 0.22087590 0.09038559
## [77,] 0.70425670 0.12002937 0.01901256 0.15670137
## [78,] 0.74440571 0.02682066 0.06947094 0.15930268
## [79,] 0.85438827 0.07370836 0.03351270 0.03839067
## [80,] 0.57169662 0.10713055 0.10351805 0.21765479
## [81,] 0.70782280 0.00076295 0.27878724 0.01262701## Estas son las probabilidades de pertenecer a cada grupo.
beta41## FISICA4 NINGUNA4 QUIMICA4
## [1,] 0.092184790 0.92311628 4.169133700
## [2,] -0.010044750 -0.30870732 0.827508100
## [3,] -0.232805670 0.01310885 -0.776325390
## [4,] 0.005991021 0.30732854 0.159813828
## [5,] -0.930223400 -0.87729580 -0.550648900
## [6,] -0.033622820 0.96032930 0.798953350
## [7,] 0.796927280 -0.06443707 -0.728095870
## [8,] 1.114675600 -0.42547770 -1.484174100
## [9,] -0.619382600 1.32240720 0.698951800
## [10,] 0.608645200 -0.64063450 -0.213371900
## [11,] -1.418187100 0.22629140 1.127629700
## [12,] 0.014744134 -0.29529980 0.003465016
## [13,] -0.864484300 -0.84348940 -2.037753900
## [14,] 0.063132640 0.14596364 -0.547937030
## [15,] 0.569553200 -0.38445760 -0.220840800
## [16,] 1.072282800 -0.57924380 2.001998500
## [17,] 1.610357000 1.23426400 1.207507000
## [18,] -1.066381800 -1.18097600 -0.817014300
## [19,] -0.615073300 1.09066090 -0.784710000## La primera fila se asocia a la variable constante y las columnas representan los vectores de coeficientes estimados del modelo logístico.
exp(beta41)## FISICA4 NINGUNA4 QUIMICA4
## [1,] 1.0965674 2.5171222 64.6594134
## [2,] 0.9900055 0.7343957 2.2876111
## [3,] 0.7923075 1.0131951 0.4600936
## [4,] 1.0060090 1.3597876 1.1732924
## [5,] 0.3944656 0.4159061 0.5765755
## [6,] 0.9669361 2.6125566 2.2232128
## [7,] 2.2187130 0.9375951 0.4828275
## [8,] 3.0485791 0.6534576 0.2266895
## [9,] 0.5382767 3.7524434 2.0116430
## [10,] 1.8379397 0.5269580 0.8078556
## [11,] 0.2421526 1.2539410 3.0883276
## [12,] 1.0148534 0.7443084 1.0034710
## [13,] 0.4212687 0.4302067 0.1303211
## [14,] 1.0651681 1.1571541 0.5781413
## [15,] 1.7674772 0.6808198 0.8018443
## [16,] 2.9220423 0.5603219 7.4038379
## [17,] 5.0045976 3.4358488 3.3451348
## [18,] 0.3442518 0.3069790 0.4417486
## [19,] 0.5406013 2.9762404 0.4562520## Si exp(b) ≥ 3, entonces la variable es altamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo relativo.
## Si 2 ≤ exp(b) < 3, entonces la variable es significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo relativo.
## Si 1.5 ≤ exp(b) < 2, entonces la variable es moderadamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo relativo.
## Si exp(b) ≤ 1/3, entonces la variable es altamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo base.
## Si 1/3 < exp(b) ≤ 1/2, entonces la variable es significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo base.
## Si 1/2 < exp(b) ≤ 2/3, entonces la variable es moderadamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo base.
## Si 2/3< exp(b) < 1.5, entonces la variable se considera neutral en la clasificación.
## En las fracciones 1/3=0.333…, ½=0.5, 2/3=0.666…
mn5=multinom(y5~d1+d2+d3+d4+d5+d6+d7+d8+d9+d10+d11+d12+d13+d14+d15+d16+d17+d18)## # weights: 80 (57 variable)
## initial value 112.289843
## iter 10 value 79.282790
## iter 20 value 76.322767
## iter 30 value 74.852336
## iter 40 value 74.511967
## iter 50 value 74.485250
## final value 74.484389
## convergedsummary(mn5)## Call:
## multinom(formula = y5 ~ d1 + d2 + d3 + d4 + d5 + d6 + d7 + d8 +
## d9 + d10 + d11 + d12 + d13 + d14 + d15 + d16 + d17 + d18)
##
## Coefficients:
## (Intercept) d1 d2 d3 d4 d5
## FISICA -14.024614 0.67355042 0.1205648 -0.4067472 0.04762810 -1.8926908
## NINGUNA -6.648260 0.07289017 0.3277801 -0.3585957 0.06865576 0.3074888
## QUIMICA -3.777833 0.98451698 -0.3793185 0.4868202 -0.17087173 -1.4489132
## d6 d7 d8 d9 d10 d11
## FISICA -0.09089671 0.8799550 0.13141598 0.6739452 -0.3258300 -0.1269265
## NINGUNA 0.19444990 0.1449736 -0.77999923 0.7177562 -0.7103243 -0.2805730
## QUIMICA 0.05373695 0.4723062 0.03867285 0.8172186 -0.8676199 -0.2293014
## d12 d13 d14 d15 d16 d17
## FISICA 1.1239217 0.3277156 -2.1198922 1.6220363 -0.1999938 0.8694444
## NINGUNA -0.4944364 0.5902795 0.4981303 0.5460350 -1.0509856 0.0409842
## QUIMICA 0.6688882 -0.1622339 0.2127007 0.1826908 0.1096774 -0.5148958
## d18
## FISICA 0.51910745
## NINGUNA 0.03125466
## QUIMICA 0.27173725
##
## Std. Errors:
## (Intercept) d1 d2 d3 d4 d5 d6
## FISICA 6.672745 0.5674873 0.4680717 0.6851299 0.7419435 1.0111982 0.7585376
## NINGUNA 5.685439 0.5383098 0.4440308 0.6334695 0.8067759 0.8553240 0.7527653
## QUIMICA 4.453263 0.4311321 0.3188669 0.5514920 0.6103717 0.6494818 0.5877584
## d7 d8 d9 d10 d11 d12 d13
## FISICA 0.8607815 0.7782227 0.8489994 0.7982964 0.7499209 1.0058362 0.8040395
## NINGUNA 0.8090986 0.7005046 0.7306741 1.0354137 0.9109376 0.8848645 0.7454639
## QUIMICA 0.6019982 0.5686808 0.6195022 0.7327584 0.5490247 0.6251372 0.5239846
## d14 d15 d16 d17 d18
## FISICA 1.0528867 0.8751207 0.7504676 1.101789 0.8691091
## NINGUNA 0.8467455 0.6885821 0.9717734 1.059646 0.8967114
## QUIMICA 0.6811136 0.6272486 0.5569130 0.774656 0.7187510
##
## Residual Deviance: 148.9688
## AIC: 262.9688FISICA5=c(-14.024614, 0.67355042, 0.1205648, -0.4067472, 0.04762810, -1.8926908,
-0.09089671, 0.8799550, 0.13141598, 0.6739452, -0.3258300, -0.1269265,
1.1239217, 0.3277156, -2.1198922, 1.6220363, -0.1999938, 0.8694444,
0.51910745)
NINGUNA5=c(-6.648260, 0.07289017, 0.3277801, -0.3585957, 0.06865576, 0.3074888,
0.19444990, 0.1449736, -0.77999923, 0.7177562, -0.7103243, -0.2805730,
-0.4944364, 0.5902795, 0.4981303, 0.5460350, -1.0509856, 0.0409842,
0.03125466)
QUIMICA5=c(-3.777833, 0.98451698, -0.3793185, 0.4868202, -0.17087173, -1.4489132,
0.05373695, 0.4723062, 0.03867285, 0.8172186, -0.8676199, -0.2293014,
0.6688882, -0.1622339, 0.2127007, 0.1826908, 0.1096774, -0.5148958,
0.27173725)
beta51=cbind(FISICA5,NINGUNA5,QUIMICA5)
px=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
d1s=cbind(px,d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8,d9,d10,d11,d12,d13,d14, d15,d16,d17,d18)
pm1<-d1s %*% beta51
em1=exp(pm1)
r51s=round(rbind(cbind(1/(1+apply(em1,1,sum)),em1/(1+apply(em1,1,sum)))),8)
mn5$precticed <- predict(mn5, newdata = d1s, "class")
ctable51 <- table(y5, mn5$precticed)
round((sum(diag(ctable51))/sum(ctable51))*100,2)## [1] 56.79## Aumentó el porcentaje de clasificaciones correctas de 48.15 a 56.79; al unir las categorías biología y tecnología (en este caso tiene un código significativo.)
pf51=round((diag(ctable51))/apply(ctable51,1,sum)*100,2)
cbind(ctable51,pf51)## BIOTECNOLOGIA FISICA NINGUNA QUIMICA pf51
## BIOTECNOLOGIA 28 3 1 5 75.68
## FISICA 6 9 0 0 60.00
## NINGUNA 6 1 1 2 10.00
## QUIMICA 8 3 0 8 42.11## En la última columna se observan los porcentajes marginales de clasificación correcta, esto es, por categorías.
r51s## FISICA5 NINGUNA5 QUIMICA5
## [1,] 0.78184601 0.00251489 0.06545103 0.15018808
## [2,] 0.52064121 0.22469997 0.23952778 0.01513104
## [3,] 0.38973269 0.07036563 0.52046148 0.01944020
## [4,] 0.59908036 0.00001160 0.33447980 0.06642824
## [5,] 0.08488202 0.89028339 0.01386903 0.01096556
## [6,] 0.39036532 0.35448943 0.10460504 0.15054021
## [7,] 0.85716791 0.05047933 0.03420856 0.05814420
## [8,] 0.45482693 0.28862488 0.14034706 0.11620113
## [9,] 0.81841776 0.00693945 0.14703967 0.02760311
## [10,] 0.67764889 0.01789455 0.00714081 0.29731575
## [11,] 0.82816431 0.02424157 0.11502146 0.03257266
## [12,] 0.71659740 0.04397316 0.15515018 0.08427926
## [13,] 0.53993641 0.08431945 0.22513588 0.15060826
## [14,] 0.89195264 0.06244690 0.00819400 0.03740646
## [15,] 0.74944289 0.00018649 0.23343859 0.01693204
## [16,] 0.97335441 0.00306395 0.00599279 0.01758885
## [17,] 0.47170317 0.31398230 0.04662425 0.16769028
## [18,] 0.78514251 0.04614231 0.09111718 0.07759800
## [19,] 0.65475270 0.07081942 0.00463524 0.26979265
## [20,] 0.75599526 0.00181360 0.22484834 0.01734280
## [21,] 0.74787306 0.20347275 0.03429915 0.01435504
## [22,] 0.87318867 0.03468284 0.03025561 0.06187287
## [23,] 0.79501768 0.00285538 0.03726642 0.16486052
## [24,] 0.59756845 0.02880013 0.33652901 0.03710241
## [25,] 0.57219971 0.01023569 0.01093730 0.40662730
## [26,] 0.59087931 0.00305652 0.35117686 0.05488730
## [27,] 0.61065023 0.17835296 0.14533361 0.06566319
## [28,] 0.32700853 0.28254011 0.03855496 0.35189641
## [29,] 0.07434364 0.63091605 0.06815019 0.22659012
## [30,] 0.37313854 0.00691251 0.04416131 0.57578764
## [31,] 0.85092238 0.00537960 0.00662839 0.13706963
## [32,] 0.23473696 0.66687751 0.00884478 0.08954075
## [33,] 0.50541857 0.07518841 0.00313213 0.41626090
## [34,] 0.59581372 0.03484531 0.00414723 0.36519374
## [35,] 0.06841174 0.07709315 0.00055673 0.85393837
## [36,] 0.09592997 0.62848840 0.02706605 0.24851558
## [37,] 0.62860325 0.01791191 0.27156163 0.08192321
## [38,] 0.48307733 0.04745205 0.22243808 0.24703254
## [39,] 0.34748178 0.26128517 0.11265125 0.27858180
## [40,] 0.62215347 0.06879999 0.02611826 0.28292828
## [41,] 0.28070603 0.08019649 0.11831458 0.52078290
## [42,] 0.42011029 0.00052057 0.06816423 0.51120491
## [43,] 0.36499802 0.15345628 0.18726744 0.29427826
## [44,] 0.61480054 0.00154505 0.30331908 0.08033533
## [45,] 0.05356255 0.53119633 0.01146286 0.40377826
## [46,] 0.32688904 0.35215230 0.13234050 0.18861816
## [47,] 0.16399202 0.28982349 0.03465579 0.51152870
## [48,] 0.52511979 0.03220288 0.21234210 0.23033523
## [49,] 0.53147699 0.00124743 0.18728290 0.27999268
## [50,] 0.43246913 0.00913373 0.15835502 0.40004212
## [51,] 0.29452484 0.07378289 0.09433326 0.53735902
## [52,] 0.34887102 0.00257710 0.42752572 0.22102616
## [53,] 0.12182124 0.72184581 0.09466944 0.06166351
## [54,] 0.30937956 0.30469126 0.05757888 0.32835029
## [55,] 0.04292024 0.79171463 0.01672997 0.14863516
## [56,] 0.42576934 0.13804475 0.33438306 0.10180285
## [57,] 0.39230611 0.02146333 0.05803830 0.52819226
## [58,] 0.38373649 0.03684871 0.18731496 0.39209984
## [59,] 0.43588706 0.05861550 0.00971080 0.49578664
## [60,] 0.49284378 0.02362291 0.02981606 0.45371726
## [61,] 0.56152107 0.00441584 0.36269494 0.07136815
## [62,] 0.78388468 0.01922790 0.02699150 0.16989592
## [63,] 0.47003903 0.03999655 0.03292382 0.45704060
## [64,] 0.47088159 0.05930906 0.42108345 0.04872590
## [65,] 0.74692956 0.00405888 0.11334618 0.13566538
## [66,] 0.41197678 0.36808588 0.01273447 0.20720287
## [67,] 0.69815901 0.00174692 0.26516513 0.03492894
## [68,] 0.13326683 0.01268734 0.23017050 0.62387533
## [69,] 0.23901648 0.42101461 0.11409741 0.22587150
## [70,] 0.73464271 0.00967820 0.19271144 0.06296765
## [71,] 0.10898634 0.25046082 0.03288392 0.60766891
## [72,] 0.21597601 0.62956261 0.04334919 0.11111219
## [73,] 0.16669425 0.11534314 0.00997950 0.70798311
## [74,] 0.17335924 0.48277192 0.07426365 0.26960520
## [75,] 0.29402099 0.21719405 0.26928265 0.21950230
## [76,] 0.11938765 0.45349301 0.03126774 0.39585159
## [77,] 0.07273826 0.59996106 0.30198482 0.02531585
## [78,] 0.27732113 0.01324992 0.07206128 0.63736767
## [79,] 0.13209285 0.64095646 0.11327430 0.11367639
## [80,] 0.05303128 0.57615062 0.02913720 0.34168090
## [81,] 0.23805154 0.63355564 0.02982700 0.09856582## Estas son las probabilidades de pertenecer a cada grupo.
beta51## FISICA5 NINGUNA5 QUIMICA5
## [1,] -14.02461400 -6.64826000 -3.77783300
## [2,] 0.67355042 0.07289017 0.98451698
## [3,] 0.12056480 0.32778010 -0.37931850
## [4,] -0.40674720 -0.35859570 0.48682020
## [5,] 0.04762810 0.06865576 -0.17087173
## [6,] -1.89269080 0.30748880 -1.44891320
## [7,] -0.09089671 0.19444990 0.05373695
## [8,] 0.87995500 0.14497360 0.47230620
## [9,] 0.13141598 -0.77999923 0.03867285
## [10,] 0.67394520 0.71775620 0.81721860
## [11,] -0.32583000 -0.71032430 -0.86761990
## [12,] -0.12692650 -0.28057300 -0.22930140
## [13,] 1.12392170 -0.49443640 0.66888820
## [14,] 0.32771560 0.59027950 -0.16223390
## [15,] -2.11989220 0.49813030 0.21270070
## [16,] 1.62203630 0.54603500 0.18269080
## [17,] -0.19999380 -1.05098560 0.10967740
## [18,] 0.86944440 0.04098420 -0.51489580
## [19,] 0.51910745 0.03125466 0.27173725## La primera fila se asocia a la variable constante y las columnas representan los vectores de coeficientes estimados del modelo logístico.
exp(beta51)## FISICA5 NINGUNA5 QUIMICA5
## [1,] 8.113113e-07 0.001296276 0.0228722
## [2,] 1.961188e+00 1.075612396 2.6765188
## [3,] 1.128134e+00 1.387883743 0.6843276
## [4,] 6.658125e-01 0.698656761 1.6271340
## [5,] 1.048781e+00 1.071067441 0.8429297
## [6,] 1.506659e-01 1.360005576 0.2348254
## [7,] 9.131120e-01 1.214642628 1.0552070
## [8,] 2.410791e+00 1.156009051 1.6036884
## [9,] 1.140442e+00 0.458406364 1.0394304
## [10,] 1.961962e+00 2.049828641 2.2641934
## [11,] 7.219279e-01 0.491484783 0.4199499
## [12,] 8.807984e-01 0.755350801 0.7950889
## [13,] 3.076897e+00 0.609914558 1.9520658
## [14,] 1.387794e+00 1.804492701 0.8502423
## [15,] 1.200446e-01 1.645641537 1.2370144
## [16,] 5.063390e+00 1.726394276 1.2004432
## [17,] 8.187358e-01 0.349593020 1.1159180
## [18,] 2.385585e+00 1.041835644 0.5975629
## [19,] 1.680527e+00 1.031748215 1.3122422## Si exp(b) ≥ 3, entonces la variable es altamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo relativo.
## Si 2 ≤ exp(b) < 3, entonces la variable es significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo relativo.
## Si 1.5 ≤ exp(b) < 2, entonces la variable es moderadamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo relativo.
## Si exp(b) ≤ 1/3, entonces la variable es altamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo base.
## Si 1/3 < exp(b) ≤ 1/2, entonces la variable es significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo base.
## Si 1/2 < exp(b) ≤ 2/3, entonces la variable es moderadamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo base.
## Si 2/3< exp(b) < 1.5, entonces la variable se considera neutral en la clasificación.
## En las fracciones 1/3=0.333…, ½=0.5, 2/3=0.666…data=read.delim('clipboard')
d1=data$Grado
d2=data$Edad
d3=data$p1
d4=data$p2
d5=data$p3
d6=data$p4
d7=data$p5
d8=data$p6
d9=data$p7
d10=data$p8
d11=data$p9
d12=data$p10
d13=data$p11
d14=data$p12
d15=data$p13
d16=data$p14
d17=data$p15
d18=data$p16
y1=data$y11
y2=data$y21
y3=data$y31
y4=data$y41
y5=data$y51
library(nnet)
mn4=multinom(y4~d1+d2+d4+d5+d6+d7+d8+d9+d10+d12+d13+d14+d15+d16+d17+d18)## # weights: 72 (51 variable)
## initial value 112.289843
## iter 10 value 72.139067
## iter 20 value 68.357260
## iter 30 value 68.212365
## iter 40 value 68.161451
## iter 50 value 68.156946
## iter 50 value 68.156946
## iter 50 value 68.156946
## final value 68.156946
## convergedsummary(mn4)## Call:
## multinom(formula = y4 ~ d1 + d2 + d4 + d5 + d6 + d7 + d8 + d9 +
## d10 + d12 + d13 + d14 + d15 + d16 + d17 + d18)
##
## Coefficients:
## (Intercept) d1 d2 d4 d5 d6
## FISICA 0.1771951 -0.004936983 -0.235046430 -0.9144989 -0.04462176 0.8027466
## NINGUNA 0.4573365 -0.258814739 0.008066238 -0.7970482 1.04393526 0.1109251
## QUIMICA 4.2620629 0.855765956 -0.794698801 -0.5030929 0.79793907 -0.6309476
## d7 d8 d9 d10 d12 d13
## FISICA 1.1001028 -0.6062294 0.5927465 -1.40811060 -0.8442703 0.04800402
## NINGUNA -0.3643907 1.3157716 -0.5359006 0.05824172 -0.9374850 0.04583915
## QUIMICA -1.4351956 0.7015368 -0.2670897 1.11917880 -1.9916224 -0.58515061
## d14 d15 d16 d17 d18
## FISICA 0.5860303 1.0616562 1.597616 -1.0504393 -0.6365973
## NINGUNA -0.4137730 -0.4997268 1.269268 -1.2765733 1.0059793
## QUIMICA -0.1688850 2.0256970 1.257843 -0.8748468 -0.8228135
##
## Std. Errors:
## (Intercept) d1 d2 d4 d5 d6 d7
## FISICA 5.155133 0.4683966 0.4014852 0.6850009 0.6800042 0.7036787 0.7337057
## NINGUNA 5.066611 0.4633025 0.3600248 0.5842192 0.6921343 0.6857611 0.7139829
## QUIMICA 5.636053 0.5848069 0.4525215 0.7250179 0.6983850 0.6691541 0.9496929
## d8 d9 d10 d12 d13 d14 d15
## FISICA 0.6637889 0.7661944 0.8521523 0.6858093 0.6101025 0.7774334 0.7217100
## NINGUNA 0.7446906 0.6486067 0.7890352 0.8395904 0.6969528 0.6732849 0.6535255
## QUIMICA 0.8072291 0.8119663 0.9635388 0.9664880 0.6816224 0.6671032 1.1146961
## d16 d17 d18
## FISICA 0.7712740 0.9785040 0.7300542
## NINGUNA 0.6433559 0.8848408 0.8629979
## QUIMICA 0.6984068 1.0238333 0.8665212
##
## Residual Deviance: 136.3139
## AIC: 238.3139FISICA4=c(0.1771951, -0.004936983, -0.235046430, -0.9144989, -0.04462176, 0.8027466,
1.1001028, -0.6062294, 0.5927465, -1.40811060, -0.8442703, 0.04800402,
0.5860303, 1.0616562, 1.597616, -1.0504393, -0.6365973)
NINGUNA4=c(0.4573365, -0.258814739, 0.008066238, -0.7970482, 1.04393526, 0.1109251,
-0.3643907, 1.3157716, -0.5359006, 0.05824172, -0.9374850, 0.04583915,
-0.4137730, -0.4997268, 1.269268, -1.2765733, 1.005979)
QUIMICA4=c(4.2620629, 0.855765956, -0.794698801, -0.5030929, 0.79793907, -0.6309476,
-1.4351956, 0.7015368, -0.2670897, 1.11917880, -1.9916224, -0.58515061,
-0.1688850, 2.0256970, 1.257843, -0.8748468, -0.8228135)
beta41=cbind(FISICA4,NINGUNA4,QUIMICA4)
px=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
d1s=cbind(px,d1,d2,d4,d5,d6,d7,d8,d9,d10,d12,d13,d14, d15,d16,d17,d18)
pm1<-d1s %*% beta41
em1=exp(pm1)
r41s=round(rbind(cbind(1/(1+apply(em1,1,sum)),em1/(1+apply(em1,1,sum)))),8)
mn4$precticed <- predict(mn4, newdata = d1s, "class")
ctable41 <- table(y4, mn4$precticed)
round((sum(diag(ctable41))/sum(ctable41))*100,2)## [1] 72.84## Se mantiene el porcentaje de clasificaciones correctas de 71.6 en 72.84; al eliminar las variables que no aportan al modelo de clasificación.
pf41=round((diag(ctable41))/apply(ctable41,1,sum)*100,2)
cbind(ctable41,pf41)## BIOTECNOLOGIA FISICA NINGUNA QUIMICA pf41
## BIOTECNOLOGIA 46 0 0 1 97.87
## FISICA 6 3 0 2 27.27
## NINGUNA 6 0 5 0 45.45
## QUIMICA 5 2 0 5 41.67## En la última columna se observan los porcentajes marginales de clasificación correcta, esto es, por categorías.
r41s## FISICA4 NINGUNA4 QUIMICA4
## [1,] 0.42620273 0.08578503 0.23040916 0.25760308
## [2,] 0.63008254 0.05059855 0.27985429 0.03946463
## [3,] 0.88271216 0.06260823 0.04848065 0.00619896
## [4,] 0.59886096 0.02908378 0.37187227 0.00018299
## [5,] 0.20957237 0.11020477 0.24316648 0.43705638
## [6,] 0.52321837 0.36368851 0.00916407 0.10392904
## [7,] 0.40946196 0.29394485 0.05342672 0.24316647
## [8,] 0.70941310 0.28926209 0.00129760 0.00002721
## [9,] 0.65881846 0.25588774 0.05305836 0.03223545
## [10,] 0.94090618 0.00963205 0.03188276 0.01757901
## [11,] 0.78646237 0.09024529 0.12272550 0.00056684
## [12,] 0.23183583 0.08092411 0.42903881 0.25820125
## [13,] 0.11508711 0.61044867 0.09749148 0.17697274
## [14,] 0.65020727 0.05404847 0.28063223 0.01511204
## [15,] 0.92784890 0.00874249 0.06300394 0.00040467
## [16,] 0.00519119 0.00368880 0.09286377 0.89825625
## [17,] 0.48362448 0.13830010 0.09676575 0.28130967
## [18,] 0.30735514 0.64704903 0.04493213 0.00066370
## [19,] 0.27738731 0.18436527 0.35080446 0.18744296
## [20,] 0.67068351 0.07372899 0.12412883 0.13145867
## [21,] 0.39244208 0.01853265 0.07356434 0.51546093
## [22,] 0.89786212 0.00227177 0.09969910 0.00016700
## [23,] 0.93478064 0.05252648 0.01228894 0.00040393
## [24,] 0.52314241 0.23803212 0.01418516 0.22464031
## [25,] 0.73264610 0.23995206 0.02399503 0.00340682
## [26,] 0.41951389 0.51891726 0.04997519 0.01159366
## [27,] 0.43415929 0.03858224 0.26194082 0.26531766
## [28,] 0.72499462 0.15056840 0.04118692 0.08325006
## [29,] 0.34917476 0.47533980 0.14401171 0.03147373
## [30,] 0.82508888 0.03044120 0.11814713 0.02632279
## [31,] 0.44919681 0.15473456 0.32531733 0.07075130
## [32,] 0.34505562 0.12561791 0.09809826 0.43122820
## [33,] 0.26448704 0.03414650 0.65107928 0.05028719
## [34,] 0.11154421 0.07996984 0.37954627 0.42893968
## [35,] 0.16507990 0.21121981 0.61082216 0.01287814
## [36,] 0.53034560 0.45486166 0.00438241 0.01041034
## [37,] 0.85196736 0.03035528 0.10961316 0.00806420
## [38,] 0.88856047 0.01412310 0.03484895 0.06246747
## [39,] 0.84121009 0.02100611 0.05530668 0.08247712
## [40,] 0.85279666 0.00590407 0.08087791 0.06042136
## [41,] 0.54428734 0.38560510 0.00834884 0.06175873
## [42,] 0.84308623 0.01702747 0.03412545 0.10576086
## [43,] 0.84267272 0.00713996 0.11252242 0.03766489
## [44,] 0.49401159 0.06224850 0.30076236 0.14297756
## [45,] 0.87508033 0.04078572 0.07760392 0.00653002
## [46,] 0.81202588 0.01067949 0.01370825 0.16358637
## [47,] 0.71494769 0.16779562 0.03528507 0.08197161
## [48,] 0.64752488 0.12108442 0.12518200 0.10620869
## [49,] 0.28906348 0.00235889 0.65815563 0.05042200
## [50,] 0.69957281 0.02443188 0.26762178 0.00837354
## [51,] 0.80216390 0.03765303 0.15644547 0.00373759
## [52,] 0.93910832 0.01402188 0.04417532 0.00269448
## [53,] 0.66652841 0.02323839 0.02397087 0.28626234
## [54,] 0.88458749 0.05877461 0.05589090 0.00074699
## [55,] 0.36782436 0.28716485 0.29052417 0.05448661
## [56,] 0.82778220 0.06421200 0.07564935 0.03235644
## [57,] 0.32783940 0.22867234 0.05397303 0.38951523
## [58,] 0.47501903 0.28071367 0.02133487 0.22293243
## [59,] 0.45549743 0.04581242 0.06072031 0.43796985
## [60,] 0.78410328 0.09594126 0.10593225 0.01402322
## [61,] 0.41247051 0.15077532 0.07514901 0.36160516
## [62,] 0.42992253 0.16409168 0.40118125 0.00480455
## [63,] 0.55683498 0.11930232 0.01891364 0.30494906
## [64,] 0.56282648 0.34703429 0.00556943 0.08456980
## [65,] 0.46852740 0.17815190 0.09333535 0.25998536
## [66,] 0.66381484 0.03025411 0.25466558 0.05126547
## [67,] 0.75964845 0.02527279 0.21097960 0.00409916
## [68,] 0.50412275 0.18745543 0.03953336 0.26888846
## [69,] 0.14684477 0.01035337 0.09154102 0.75126084
## [70,] 0.08220387 0.00120045 0.19780979 0.71878589
## [71,] 0.59557414 0.37606033 0.02114941 0.00721613
## [72,] 0.12307959 0.45142137 0.01058617 0.41491288
## [73,] 0.95381371 0.01364053 0.02154406 0.01100170
## [74,] 0.40569141 0.19707757 0.02973753 0.36749348
## [75,] 0.81898629 0.07149365 0.06959642 0.03992364
## [76,] 0.64980371 0.03482086 0.23862293 0.07675250
## [77,] 0.66498176 0.11242335 0.02954713 0.19304776
## [78,] 0.76331485 0.02804811 0.06109575 0.14754129
## [79,] 0.85706277 0.07414457 0.03338962 0.03540304
## [80,] 0.61210944 0.11174941 0.07013979 0.20600136
## [81,] 0.69664798 0.00075660 0.28989267 0.01270275## Estas son las probabilidades de pertenecer a cada grupo.
beta41## FISICA4 NINGUNA4 QUIMICA4
## [1,] 0.177195100 0.457336500 4.2620629
## [2,] -0.004936983 -0.258814739 0.8557660
## [3,] -0.235046430 0.008066238 -0.7946988
## [4,] -0.914498900 -0.797048200 -0.5030929
## [5,] -0.044621760 1.043935260 0.7979391
## [6,] 0.802746600 0.110925100 -0.6309476
## [7,] 1.100102800 -0.364390700 -1.4351956
## [8,] -0.606229400 1.315771600 0.7015368
## [9,] 0.592746500 -0.535900600 -0.2670897
## [10,] -1.408110600 0.058241720 1.1191788
## [11,] -0.844270300 -0.937485000 -1.9916224
## [12,] 0.048004020 0.045839150 -0.5851506
## [13,] 0.586030300 -0.413773000 -0.1688850
## [14,] 1.061656200 -0.499726800 2.0256970
## [15,] 1.597616000 1.269268000 1.2578430
## [16,] -1.050439300 -1.276573300 -0.8748468
## [17,] -0.636597300 1.005979000 -0.8228135## La primera fila se asocia a la variable constante y las columnas representan los vectores de coeficientes estimados del modelo logístico.
exp(beta41)## FISICA4 NINGUNA4 QUIMICA4
## [1,] 1.1938640 1.5798604 70.9562081
## [2,] 0.9950752 0.7719660 2.3531761
## [3,] 0.7905341 1.0080989 0.4517173
## [4,] 0.4007174 0.4506573 0.6046576
## [5,] 0.9563591 2.8403727 2.2209590
## [6,] 2.2316620 1.1173112 0.5320874
## [7,] 3.0044749 0.6946198 0.2380688
## [8,] 0.5454035 3.7276261 2.0168498
## [9,] 1.8089499 0.5851421 0.7656044
## [10,] 0.2446050 1.0599712 3.0623384
## [11,] 0.4298709 0.3916115 0.1364738
## [12,] 1.0491749 1.0469060 0.5570220
## [13,] 1.7968413 0.6611510 0.8446060
## [14,] 2.8911554 0.6066964 7.5813933
## [15,] 4.9412385 3.5582470 3.5178253
## [16,] 0.3497841 0.2789917 0.4169259
## [17,] 0.5290897 2.7345831 0.4391942## Si exp(b) ≥ 3, entonces la variable es altamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo relativo.
## Si 2 ≤ exp(b) < 3, entonces la variable es significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo relativo.
## Si 1.5 ≤ exp(b) < 2, entonces la variable es moderadamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo relativo.
## Si exp(b) ≤ 1/3, entonces la variable es altamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo base.
## Si 1/3 < exp(b) ≤ 1/2, entonces la variable es significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo base.
## Si 1/2 < exp(b) ≤ 2/3, entonces la variable es moderadamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo base.
## Si 2/3< exp(b) < 1.5, entonces la variable se considera neutral en la clasificación.
## En las fracciones 1/3=0.333…, ½=0.5, 2/3=0.666…
mn5=multinom(y5~d1+d3+d5+d7+d8+d9+d10+d12+d13+d14+d15+d16+d17+d18)## # weights: 64 (45 variable)
## initial value 112.289843
## iter 10 value 82.462532
## iter 20 value 77.930639
## iter 30 value 76.385624
## iter 40 value 76.225535
## final value 76.220510
## convergedsummary(mn5)## Call:
## multinom(formula = y5 ~ d1 + d3 + d5 + d7 + d8 + d9 + d10 + d12 +
## d13 + d14 + d15 + d16 + d17 + d18)
##
## Coefficients:
## (Intercept) d1 d3 d5 d7 d8
## FISICA -12.814876 0.7794252 -0.4345580 -1.8272978 0.87951391 0.1600215
## NINGUNA -4.525786 0.3722501 -0.3310012 0.4629269 0.07672212 -0.8019581
## QUIMICA -6.542782 0.6129210 0.4343477 -1.5396570 0.42414608 0.1972073
## d9 d10 d12 d13 d14 d15
## FISICA 0.6466431 -0.3816985 1.0749142 0.3023459 -2.1123385 1.5522839
## NINGUNA 0.6637838 -0.4892155 -0.5371541 0.4345546 0.4815862 0.4870360
## QUIMICA 0.8693613 -0.9834492 0.5436555 -0.1230192 0.1769479 0.1320164
## d16 d17 d18
## FISICA -0.1313472 0.71666607 0.48774508
## NINGUNA -0.9223075 0.08137444 -0.07507792
## QUIMICA 0.1013364 -0.42882540 0.29642069
##
## Std. Errors:
## (Intercept) d1 d3 d5 d7 d8 d9
## FISICA 5.064499 0.3418840 0.5797659 0.9240232 0.8212440 0.7258650 0.7933333
## NINGUNA 4.715821 0.3175023 0.5191000 0.7082655 0.7730704 0.6681005 0.6893950
## QUIMICA 3.879662 0.2730074 0.4673502 0.6279218 0.5979981 0.5591932 0.6097817
## d10 d12 d13 d14 d15 d16 d17
## FISICA 0.7649118 0.8775984 0.7730878 0.9717281 0.8464913 0.6751313 0.9911065
## NINGUNA 0.8555556 0.7303087 0.6561924 0.7861595 0.6470097 0.7502154 0.8505733
## QUIMICA 0.6587277 0.5756902 0.5180639 0.6506898 0.5986476 0.5177267 0.7407175
## d18
## FISICA 0.7690675
## NINGUNA 0.8850555
## QUIMICA 0.6547449
##
## Residual Deviance: 152.441
## AIC: 242.441FISICA5=c(-12.814876, 0.7794252, -0.4345580, -1.8272978, 0.87951391, 0.1600215,
0.6466431, -0.3816985, 1.0749142, 0.3023459, -2.1123385, 1.5522839,
-0.1313472, 0.71666607, 0.48774508)
NINGUNA5=c(-4.525786, 0.3722501, -0.3310012, 0.4629269, 0.07672212, -0.8019581,
0.6637838, -0.4892155, -0.5371541, 0.4345546, 0.4815862, 0.4870360,
-0.9223075, 0.08137444, -0.07507792)
QUIMICA5=c(-6.542782, 0.6129210, 0.4343477, -1.5396570, 0.42414608, 0.1972073,
0.8693613, -0.9834492, 0.5436555, -0.1230192, 0.1769479, 0.1320164,
0.1013364, -0.42882540 ,0.29642069)
beta51=cbind(FISICA5,NINGUNA5,QUIMICA5)
px=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
d1s=cbind(px,d1,d3,d5,d7,d8,d9,d10,d12,d13,d14, d15,d16,d17,d18)
pm1<-d1s %*% beta51
em1=exp(pm1)
r51s=round(rbind(cbind(1/(1+apply(em1,1,sum)),em1/(1+apply(em1,1,sum)))),8)
mn5$precticed <- predict(mn5, newdata = d1s, "class")
ctable51 <- table(y5, mn5$precticed)
round((sum(diag(ctable51))/sum(ctable51))*100,2)## [1] 55.56## Se mantiene el porcentaje de clasificaciones correctas de 56.79 en 55.56; al eliminar las variables que no aportan al modelo de clasificación.
pf51=round((diag(ctable51))/apply(ctable51,1,sum)*100,2)
cbind(ctable51,pf51)## BIOTECNOLOGIA FISICA NINGUNA QUIMICA pf51
## BIOTECNOLOGIA 28 3 1 5 75.68
## FISICA 5 9 0 1 60.00
## NINGUNA 5 1 1 3 10.00
## QUIMICA 10 2 0 7 36.84## En la última columna se observan los porcentajes marginales de clasificación correcta, esto es, por categorías.
r51s## FISICA5 NINGUNA5 QUIMICA5
## [1,] 0.77934463 0.00276318 0.12786903 0.09002317
## [2,] 0.56720072 0.22065794 0.18975737 0.02238398
## [3,] 0.38727469 0.07420171 0.50950551 0.02901809
## [4,] 0.59674890 0.00001801 0.35341496 0.04981814
## [5,] 0.11259004 0.86241461 0.01394059 0.01105477
## [6,] 0.38888932 0.33634700 0.11147173 0.16329195
## [7,] 0.84508870 0.04606540 0.02501784 0.08382806
## [8,] 0.45192426 0.30583536 0.12381915 0.11842123
## [9,] 0.80929107 0.00754130 0.13042220 0.05274544
## [10,] 0.73101975 0.01959570 0.01484017 0.23454438
## [11,] 0.82222117 0.01996913 0.06477839 0.09303131
## [12,] 0.74408558 0.04177563 0.10985553 0.10428325
## [13,] 0.57446303 0.08607567 0.21892640 0.12053490
## [14,] 0.82941920 0.05097289 0.00490161 0.11470630
## [15,] 0.74409904 0.00015319 0.18363841 0.07210935
## [16,] 0.95624236 0.00478655 0.03149882 0.00747228
## [17,] 0.44509239 0.32573083 0.06567931 0.16349747
## [18,] 0.72764058 0.05006190 0.08212420 0.14017332
## [19,] 0.69274756 0.11132308 0.01254044 0.18338891
## [20,] 0.70095693 0.00172302 0.28405232 0.01326772
## [21,] 0.72315995 0.18406131 0.06773059 0.02504814
## [22,] 0.84732465 0.03292306 0.02545005 0.09430224
## [23,] 0.79242137 0.00278928 0.03881355 0.16597580
## [24,] 0.59129124 0.02989118 0.33379379 0.04502378
## [25,] 0.60559329 0.01363461 0.01061590 0.37015620
## [26,] 0.61454140 0.00326277 0.34279096 0.03940487
## [27,] 0.65373304 0.15352137 0.07282234 0.11992325
## [28,] 0.32891898 0.30205415 0.07068967 0.29833719
## [29,] 0.08631391 0.57262404 0.02427492 0.31678713
## [30,] 0.32942274 0.00589078 0.02980255 0.63488393
## [31,] 0.89902438 0.01122605 0.02751620 0.06223337
## [32,] 0.22471274 0.64586543 0.01222059 0.11720124
## [33,] 0.56868160 0.09729063 0.00548538 0.32854239
## [34,] 0.47920198 0.03948882 0.00571988 0.47558932
## [35,] 0.08133419 0.11461137 0.00088372 0.80317073
## [36,] 0.10263156 0.67522242 0.03264019 0.18950583
## [37,] 0.58594182 0.01260103 0.19453054 0.20692661
## [38,] 0.39828187 0.03235213 0.18518090 0.38418511
## [39,] 0.36140441 0.24270724 0.10381231 0.29207605
## [40,] 0.58658259 0.07524722 0.03156965 0.30660054
## [41,] 0.32681695 0.09988245 0.14544766 0.42785294
## [42,] 0.47287368 0.00070682 0.09933266 0.42708684
## [43,] 0.34645524 0.13331570 0.16322193 0.35700713
## [44,] 0.63708095 0.00180189 0.29194105 0.06917610
## [45,] 0.05489100 0.52348828 0.01110991 0.41051080
## [46,] 0.28923761 0.26002740 0.12995179 0.32078319
## [47,] 0.14460281 0.31398012 0.05139254 0.49002453
## [48,] 0.51852714 0.03239475 0.17513441 0.27394370
## [49,] 0.54005385 0.00163326 0.17577415 0.28253874
## [50,] 0.43200428 0.01400553 0.19813004 0.35586015
## [51,] 0.26127913 0.08362300 0.08965501 0.56544285
## [52,] 0.31661537 0.00236112 0.29084326 0.39018025
## [53,] 0.13896267 0.70598144 0.12166923 0.03338666
## [54,] 0.27809585 0.28670907 0.04951821 0.38567686
## [55,] 0.04656389 0.79378260 0.01398269 0.14567082
## [56,] 0.38028977 0.11728089 0.38732256 0.11510679
## [57,] 0.42550355 0.02587523 0.07859807 0.47002315
## [58,] 0.37185803 0.02972438 0.17571575 0.42270184
## [59,] 0.50516749 0.08835988 0.02855746 0.37791517
## [60,] 0.56808396 0.03919796 0.08889212 0.30382596
## [61,] 0.51537567 0.00480923 0.44419822 0.03561688
## [62,] 0.73888621 0.01841922 0.02298006 0.21971451
## [63,] 0.56232563 0.06886935 0.08618488 0.28262014
## [64,] 0.50667130 0.05158900 0.29035522 0.15138448
## [65,] 0.73504941 0.00487694 0.17908154 0.08099211
## [66,] 0.39737830 0.30899158 0.02125912 0.27237100
## [67,] 0.74405517 0.00205103 0.15847548 0.09541832
## [68,] 0.17978676 0.01699228 0.37479082 0.42843014
## [69,] 0.24456888 0.49404801 0.12056694 0.14081617
## [70,] 0.71494571 0.01096464 0.21429684 0.05979281
## [71,] 0.05751075 0.14053409 0.01470129 0.78725386
## [72,] 0.20664401 0.63469305 0.07613172 0.08253122
## [73,] 0.19026636 0.14131424 0.02378475 0.64463464
## [74,] 0.14148315 0.56121278 0.12135046 0.17595361
## [75,] 0.25837738 0.17673092 0.19235918 0.37253252
## [76,] 0.11461583 0.47060452 0.04563995 0.36913971
## [77,] 0.08648665 0.63119958 0.25765880 0.02465497
## [78,] 0.34620354 0.02062253 0.17041925 0.46275468
## [79,] 0.13396634 0.66224496 0.09328262 0.11050608
## [80,] 0.06468452 0.63906595 0.02370497 0.27254456
## [81,] 0.23882663 0.57110527 0.02785070 0.16221739## Estas son las probabilidades de pertenecer a cada grupo.
beta51## FISICA5 NINGUNA5 QUIMICA5
## [1,] -12.8148760 -4.52578600 -6.5427820
## [2,] 0.7794252 0.37225010 0.6129210
## [3,] -0.4345580 -0.33100120 0.4343477
## [4,] -1.8272978 0.46292690 -1.5396570
## [5,] 0.8795139 0.07672212 0.4241461
## [6,] 0.1600215 -0.80195810 0.1972073
## [7,] 0.6466431 0.66378380 0.8693613
## [8,] -0.3816985 -0.48921550 -0.9834492
## [9,] 1.0749142 -0.53715410 0.5436555
## [10,] 0.3023459 0.43455460 -0.1230192
## [11,] -2.1123385 0.48158620 0.1769479
## [12,] 1.5522839 0.48703600 0.1320164
## [13,] -0.1313472 -0.92230750 0.1013364
## [14,] 0.7166661 0.08137444 -0.4288254
## [15,] 0.4877451 -0.07507792 0.2964207## La primera fila se asocia a la variable constante y las columnas representan los vectores de coeficientes estimados del modelo logístico.
exp(beta51)## FISICA5 NINGUNA5 QUIMICA5
## [1,] 2.720007e-06 0.0108262 0.001440476
## [2,] 2.180219e+00 1.4509958 1.845815158
## [3,] 6.475508e-01 0.7182043 1.543955608
## [4,] 1.608476e-01 1.5887172 0.214454647
## [5,] 2.409728e+00 1.0797420 1.528284829
## [6,] 1.173536e+00 0.4484500 1.217996505
## [7,] 1.909121e+00 1.9421271 2.385386820
## [8,] 6.827009e-01 0.6131072 0.374018806
## [9,] 2.929742e+00 0.5844091 1.722291204
## [10,] 1.353029e+00 1.5442751 0.884246685
## [11,] 1.209548e-01 1.6186399 1.193568907
## [12,] 4.722243e+00 1.6274852 1.141127034
## [13,] 8.769133e-01 0.3976005 1.106648856
## [14,] 2.047595e+00 1.0847770 0.651273632
## [15,] 1.628640e+00 0.9276712 1.345035881## Si exp(b) ≥ 3, entonces la variable es altamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo relativo.
## Si 2 ≤ exp(b) < 3, entonces la variable es significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo relativo.
## Si 1.5 ≤ exp(b) < 2, entonces la variable es moderadamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo relativo.
## Si exp(b) ≤ 1/3, entonces la variable es altamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo base.
## Si 1/3 < exp(b) ≤ 1/2, entonces la variable es significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo base.
## Si 1/2 < exp(b) ≤ 2/3, entonces la variable es moderadamente significativa en favor de aumentar la probabilidad del grupo base.
## Si 2/3< exp(b) < 1.5, entonces la variable se considera neutral en la clasificación.
## En las fracciones 1/3=0.333…, ½=0.5, 2/3=0.666…Al excluir las variables neutrales, es decir, que no aportan al modelo, no se altera significativamente la clasificación.
\(\textbf{Referencias}\)