1. Optimizando un modelo lineal a ojo

Considere el siguiente conjunto de datos:

Los datos se ven así:

Objetivo: determinar a ojo cuáles son los valores del intercepto y de la pendiente de la recta que mejor aproxime los puntos. Para cumplir el objetivo se puede escoger un punto en el espacio de parámetros y luego graficar la recta correspondiente, como se muestra a continuación:

Con las funciones identify() y locator() es posible seleccionar un punto en el espacio de los parámetros (en la gráfica) y luego utilizar esos puntos para trazar la recta correspondiente con la función abline().

El procedimiento propuesto es el siguiente:

  1. Proponga un punto en el espacio de parámetros

  1. Grafique la recta sobre los puntos

  1. Repita los dos pasos anteriores hasta que usted se sienta satisfecho con el resultado

Se eligío este:

  1. Al finalizar genere un gif animado que muestre cómo evolucionó el ajuste (los paquetes caTools, animation y magick en R son opciones para hacer animaciones).

2. Optimizando un modelo de regresión logística a ojo

A continuación se propone repetir el procedimiento anterior para unos datos datos_clasificacion.csv. El objetivo es ajustar una curva logística a los datos a ojo. A continuación se muestra un ejemplo de una curva logística:

Recordemos que para la regresión logística (univariada) se tiene que \[\begin{equation} Prob(Y=1|X=x)=\frac{1}{1+e^{-(\beta_0 + \beta_1 x)}}. \end{equation}\] Un ejemplo de dos curvas logísticas se muestra a continuación:

El procedimiento propuesto es el siguiente:

  1. Divida el rango de la variable explicativa (es \(x\)) en 10 sub intervalos

segmentamos la variable x en 10 intervalos de secuencia de a 10.

  1. En el centro de cada subintervalo dibuje una línea vertical cuya altura sea la tasa de ocurrencias (unos) en ese subintervarvalo. Proponga un punto en el espacio de parámetros

  1. Grafique la curva logística sobre el gráfico anterior

  1. Repita los dos pasos anteriores hasta que usted se sienta satisfecho con el resultado

  1. Al finalizar genere un gif animado que muestre cómo evolucionó el ajuste.