Introducción

En este ejrcisio ajuataremos regresion logistica para determinar el sexo de un indivduo con base en las dimensiones de los hueso largos de las etremidades superiores especificamente el húmero.

setwd  ("~/Documents/Cosas de R")
library(pacman)
p_load(haven,dplyr,ggplot2,MASS,tinytex)
Hombro <- read_sav("Datos hombro.sav")
table (Hombro$sexoN)  ## Frecuencias de sexo
## 
##  1  2 
## 50 30
Hombro$sexoN <- factor(Hombro$sexoN,
                       levels = c(2, 1),
                       labels = c("Mujer", "Hombre"))
table (Hombro$sexoN)
## 
##  Mujer Hombre 
##     30     50
Hombro_sinNA <- na.omit(Hombro[, c("sexoN", "LMHD","ABHD")])
modelo1 <- glm(sexoN ~ LMHD + ABHD,
                  data = Hombro_sinNA,
                  family = binomial(link = "logit"))
summary(modelo1)
## 
## Call:
## glm(formula = sexoN ~ LMHD + ABHD, family = binomial(link = "logit"), 
##     data = Hombro_sinNA)
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
## (Intercept) -50.0490    12.6492  -3.957  7.6e-05 ***
## LMHD         -0.4774     0.3048  -1.566   0.1173    
## ABHD          0.6555     0.3294   1.990   0.0466 *  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
## 
##     Null deviance: 89.495  on 66  degrees of freedom
## Residual deviance: 39.992  on 64  degrees of freedom
## AIC: 45.992
## 
## Number of Fisher Scoring iterations: 6
Hombro_sinNA$prob_Hombre <- predict(modelo1, type = "response")

Hombro_sinNA$predicho <- ifelse(Hombro_sinNA$prob_Hombre >= 0.5, "Hombre", "Mujer")

table(Real = Hombro_sinNA$sexoN, Predicho = Hombro_sinNA$predicho)
##         Predicho
## Real     Hombre Mujer
##   Mujer       5    21
##   Hombre     38     3
mean(Hombro_sinNA$sexoN == Hombro_sinNA$predicho) * 100
## [1] 88.0597
ggplot(Hombro_sinNA, aes(x = prob_Hombre, fill = sexoN)) +
  geom_density(alpha = 0.4) +
  geom_vline(xintercept = 0.5, linetype = "dashed") +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Probabilidades predichas de ser Hombre",
       x = "P(Hombre)", y = "Densidad")

`