Regresión logística
Regresión logística
La Regresión Logística Simple, desarrollada por David Cox en 1958, es un método de regresión que permite estimar la probabilidad de una variable cualitativa binaria en función de una variable cuantitativa. Una de las principales aplicaciones de la regresión logística es la de clasificación binaria, en el que las observaciones se clasifican en un grupo u otro dependiendo del valor que tome la variable empleada como predictor. Por ejemplo, clasificar a un individuo desconocido como hombre o mujer en función del tamaño de la mandíbula.
Es importante tener en cuenta que, aunque la regresión logística permite clasificar, se trata de un modelo de regresión que modela el logaritmo de la probabilidad de pertenecer a cada grupo. La asignación final se hace en función de las probabilidades predichas.
La existencia de una relación significativa entre una variable cualitativa con dos niveles y una variable continua se puede estudiar mediante otros test estadísticos tales como t-test o ANOVA (un ANOVA de dos grupos es equivalente al t-test). Sin embargo, la regresión logística permite además calcular la probabilidad de que la variable dependiente pertenezca a cada una de las dos categorías en función del valor que adquiera la variable independiente.
Por qué regresión logística y no lineal?
Si una variable cualitativa con dos niveles se codifica como 1 y 0, matemáticamente es posible ajustar un modelo de regresión lineal por mínimos cuadrados y =β0+β1x . El problema de esta aproximación es que, al tratarse de una recta, para valores extremos del predictor, se obtienen valores de Y menores que 0 o mayores que 1, lo que entra en contradicción con el hecho de que las probabilidades siempre están dentro del rango [0,1].
En el siguiente ejemplo se modela la probabilidad de fraude por impago (default) en función del balance de la cuenta bancaria (balance).
la regresión logística transforma el valor devuelto por la regresión lineal (β0+β1X) empleando una función cuyo resultado está siempre comprendido entre 0 y 1. Existen varias funciones que cumplen esta descripción, una de las más utilizadas es la función logística (también conocida como función sigmoide):
\[ \text{función sigmoide} = \sigma(x) = \dfrac{1}{1 + e^{-x}} \tag{1} \]
Para valores de x muy grandes positivos, el valor de e−x es aproximadamente 0 por lo que el valor de la función sigmoide es 1.
Para valores de x muy grandes negativos, el valor e−x tiende a infinito por lo que el valor de la función sigmoide es 0.
Sustituyendo la x de la ecuación 1 por la función lineal (β0+β1X) se obtiene que:
\[ P(Y=k|X = x)= \frac{1}{1+e^{-(\beta_0+\beta_1X)}} = \]
\[ \frac{1}{\frac{e^{\beta_0+\beta_1X}}{e^{\beta_0+\beta_1X}} + \frac{1}{e^{\beta_0+\beta_1X}}}= \] \[ \frac{1}{\frac{1 + e^{\beta_0+\beta_1X}}{e^{\beta_0+\beta_1X}}}= \]
\[ \frac{e^{\beta_0+\beta_1X}}{1+e^{\beta_0+\beta_1X}} \]
setwd("~/ea1130")
library(pacman)
p_load("DT","xfun","ggplot2", "readr")Caso de estudio: Camarones
La cosecha de camarones es un gran negocio, ya qué, alrededor del mundo se consume este producto. En México se produce mucha cantidad de camarones a lo largo de todo el país, pero Sonora ha sido considerado uno de los principales proveedores de camarones.
El camarón es un recurso que se captura en altamar en su forma silvestre con métodos de pesca sustentable, pero también es un producto que se puede cultivar por medio de granjas camaronícolas, que en el territorio nacional existen alrededor de 1,447 dedicadas a la producción, comercialización y distribución de este valioso alimento.
“Este año en Sonora se sembraron 139 Unidades de Producción Acuícola, las cuales mantienen ya las cosechas y números totales dentro de las 28 mil 886 hectáreas sembradas y dentro de las cuales se diseminaron 5,173 millones de post larva.” (https://panoramaacuicola.com/2020/12/22/camaronicultura-de-sonora-mexico-rebasa-las-70-mil-toneladas-de-produccion-en-2020/)
Cultivo de Camarón
Especificaciones
Se debe determinar la cantidad óptima de comida diaria en la última semana de crecimiento para que los camarones lleguen a tener su peso óptimo de 12 gramos ( 0 = menor a 12 gramos, 1= mayor o igual a 12 gramos) Acontinuacion
Importar datos
camarones <- read_csv("camarones.csv")## Rows: 12 Columns: 2## -- Column specification --------------------------------------------------------
## Delimiter: ","
## dbl (2): AlimentoDiario, Exito##
## i Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## i Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.datatable(camarones)Los datos estan etiquetados de forma que: un exito es marcado con 1, y un fracaso con 0, y en este caso, cuando un camaron tiene un peso de mas de 12 gramos se le considera un exito(1) y si no lo tiene se le considera un fracaso(0).
Tabla de frecuencia de los datos
tabla <- table(camarones$Exito)
tabla##
## 0 1
## 9 3Se puede observar que contamos con 9 casos de fracaso y 3 de exito.
Viendo esta relación gráficamente
colores <- NULL
colores[camarones$Exito == 0] <- "green"
colores[camarones$Exito == 1] <- "red"
plot(camarones$AlimentoDiario, camarones$Exito, pch=21, bg= colores,
xlab = "Alimento Diaro", ylab = "Probabilidad de exito")
legend("topleft", c("Sin exito", "Exito"), pch=21, col = c("green", "red") )
La cantidad de alimento dado puede influir en la probabilidad de que el peso de los camarones sea mas de 12 gramos, aunque no necesariamente, ya que como se puede observar, se le puede dar mas alimento diario y no tener mas peso.
regresion <- glm(Exito ~ AlimentoDiario, data=camarones, family= binomial)
summary(regresion)##
## Call:
## glm(formula = Exito ~ AlimentoDiario, family = binomial, data = camarones)
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1.28965 -0.68424 -0.39705 -0.00008 2.00729
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -35.1229 25.8776 -1.357 0.175
## AlimentoDiario 0.1194 0.0901 1.325 0.185
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 13.496 on 11 degrees of freedom
## Residual deviance: 11.311 on 10 degrees of freedom
## AIC: 15.311
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 5en el modelo de regresión logística la raíz de las desviaciones representa el papel de los residuos:
\[ D_i = \mp \sqrt{-2 [Y_i\log \hat p_i + (1-Y_i)\log(1-\hat p_i)]}, \] donde el signo coincide con el signo de Yi−p̂i . En la salida anterior estas cantidades se denominan deviance residuals.
Análisis del modelo
Formulación matemática del modelo de regresión logísitca
\[ P(Y=1|X)=\dfrac{e^{15.0429-0.2322x}}{1+e^{15.0429-0.2322x}} \]
$ H_0:{1}=0 $ $ H_1:{1} $
Predicción para valores nuevos con el modelo ajustado
Para representar gráficamente la función logística estimada, calculamos las probabilidades de fallo estimadas (usando el comando predict) para un vector adecuado dealimento diario (entre 270 y 300):
- Primero generamos una nueva secuencia de datos, el cual llamaremos datos nuevos
datos_nuevos <-data.frame(AlimentoDiario = seq(270,300, 0.1) )
datos_nuevos## AlimentoDiario
## 1 270.0
## 2 270.1
## 3 270.2
## 4 270.3
## 5 270.4
## 6 270.5
## 7 270.6
## 8 270.7
## 9 270.8
## 10 270.9
## 11 271.0
## 12 271.1
## 13 271.2
## 14 271.3
## 15 271.4
## 16 271.5
## 17 271.6
## 18 271.7
## 19 271.8
## 20 271.9
## 21 272.0
## 22 272.1
## 23 272.2
## 24 272.3
## 25 272.4
## 26 272.5
## 27 272.6
## 28 272.7
## 29 272.8
## 30 272.9
## 31 273.0
## 32 273.1
## 33 273.2
## 34 273.3
## 35 273.4
## 36 273.5
## 37 273.6
## 38 273.7
## 39 273.8
## 40 273.9
## 41 274.0
## 42 274.1
## 43 274.2
## 44 274.3
## 45 274.4
## 46 274.5
## 47 274.6
## 48 274.7
## 49 274.8
## 50 274.9
## 51 275.0
## 52 275.1
## 53 275.2
## 54 275.3
## 55 275.4
## 56 275.5
## 57 275.6
## 58 275.7
## 59 275.8
## 60 275.9
## 61 276.0
## 62 276.1
## 63 276.2
## 64 276.3
## 65 276.4
## 66 276.5
## 67 276.6
## 68 276.7
## 69 276.8
## 70 276.9
## 71 277.0
## 72 277.1
## 73 277.2
## 74 277.3
## 75 277.4
## 76 277.5
## 77 277.6
## 78 277.7
## 79 277.8
## 80 277.9
## 81 278.0
## 82 278.1
## 83 278.2
## 84 278.3
## 85 278.4
## 86 278.5
## 87 278.6
## 88 278.7
## 89 278.8
## 90 278.9
## 91 279.0
## 92 279.1
## 93 279.2
## 94 279.3
## 95 279.4
## 96 279.5
## 97 279.6
## 98 279.7
## 99 279.8
## 100 279.9
## 101 280.0
## 102 280.1
## 103 280.2
## 104 280.3
## 105 280.4
## 106 280.5
## 107 280.6
## 108 280.7
## 109 280.8
## 110 280.9
## 111 281.0
## 112 281.1
## 113 281.2
## 114 281.3
## 115 281.4
## 116 281.5
## 117 281.6
## 118 281.7
## 119 281.8
## 120 281.9
## 121 282.0
## 122 282.1
## 123 282.2
## 124 282.3
## 125 282.4
## 126 282.5
## 127 282.6
## 128 282.7
## 129 282.8
## 130 282.9
## 131 283.0
## 132 283.1
## 133 283.2
## 134 283.3
## 135 283.4
## 136 283.5
## 137 283.6
## 138 283.7
## 139 283.8
## 140 283.9
## 141 284.0
## 142 284.1
## 143 284.2
## 144 284.3
## 145 284.4
## 146 284.5
## 147 284.6
## 148 284.7
## 149 284.8
## 150 284.9
## 151 285.0
## 152 285.1
## 153 285.2
## 154 285.3
## 155 285.4
## 156 285.5
## 157 285.6
## 158 285.7
## 159 285.8
## 160 285.9
## 161 286.0
## 162 286.1
## 163 286.2
## 164 286.3
## 165 286.4
## 166 286.5
## 167 286.6
## 168 286.7
## 169 286.8
## 170 286.9
## 171 287.0
## 172 287.1
## 173 287.2
## 174 287.3
## 175 287.4
## 176 287.5
## 177 287.6
## 178 287.7
## 179 287.8
## 180 287.9
## 181 288.0
## 182 288.1
## 183 288.2
## 184 288.3
## 185 288.4
## 186 288.5
## 187 288.6
## 188 288.7
## 189 288.8
## 190 288.9
## 191 289.0
## 192 289.1
## 193 289.2
## 194 289.3
## 195 289.4
## 196 289.5
## 197 289.6
## 198 289.7
## 199 289.8
## 200 289.9
## 201 290.0
## 202 290.1
## 203 290.2
## 204 290.3
## 205 290.4
## 206 290.5
## 207 290.6
## 208 290.7
## 209 290.8
## 210 290.9
## 211 291.0
## 212 291.1
## 213 291.2
## 214 291.3
## 215 291.4
## 216 291.5
## 217 291.6
## 218 291.7
## 219 291.8
## 220 291.9
## 221 292.0
## 222 292.1
## 223 292.2
## 224 292.3
## 225 292.4
## 226 292.5
## 227 292.6
## 228 292.7
## 229 292.8
## 230 292.9
## 231 293.0
## 232 293.1
## 233 293.2
## 234 293.3
## 235 293.4
## 236 293.5
## 237 293.6
## 238 293.7
## 239 293.8
## 240 293.9
## 241 294.0
## 242 294.1
## 243 294.2
## 244 294.3
## 245 294.4
## 246 294.5
## 247 294.6
## 248 294.7
## 249 294.8
## 250 294.9
## 251 295.0
## 252 295.1
## 253 295.2
## 254 295.3
## 255 295.4
## 256 295.5
## 257 295.6
## 258 295.7
## 259 295.8
## 260 295.9
## 261 296.0
## 262 296.1
## 263 296.2
## 264 296.3
## 265 296.4
## 266 296.5
## 267 296.6
## 268 296.7
## 269 296.8
## 270 296.9
## 271 297.0
## 272 297.1
## 273 297.2
## 274 297.3
## 275 297.4
## 276 297.5
## 277 297.6
## 278 297.7
## 279 297.8
## 280 297.9
## 281 298.0
## 282 298.1
## 283 298.2
## 284 298.3
## 285 298.4
## 286 298.5
## 287 298.6
## 288 298.7
## 289 298.8
## 290 298.9
## 291 299.0
## 292 299.1
## 293 299.2
## 294 299.3
## 295 299.4
## 296 299.5
## 297 299.6
## 298 299.7
## 299 299.8
## 300 299.9
## 301 300.0Cálculo de las nuevas probabilidades
probabilidades_nuevas <- predict(regresion, datos_nuevos, type="response")
probabilidades_nuevas ## 1 2 3 4 5 6 7
## 0.05242200 0.05301810 0.05362060 0.05422956 0.05484503 0.05546707 0.05609576
## 8 9 10 11 12 13 14
## 0.05673114 0.05737328 0.05802224 0.05867808 0.05934087 0.06001067 0.06068755
## 15 16 17 18 19 20 21
## 0.06137156 0.06206276 0.06276124 0.06346704 0.06418023 0.06490089 0.06562907
## 22 23 24 25 26 27 28
## 0.06636484 0.06710826 0.06785941 0.06861835 0.06938514 0.07015986 0.07094257
## 29 30 31 32 33 34 35
## 0.07173333 0.07253223 0.07333931 0.07415466 0.07497834 0.07581042 0.07665097
## 36 37 38 39 40 41 42
## 0.07750006 0.07835775 0.07922413 0.08009924 0.08098318 0.08187600 0.08277778
## 43 44 45 46 47 48 49
## 0.08368858 0.08460848 0.08553755 0.08647586 0.08742348 0.08838047 0.08934692
## 50 51 52 53 54 55 56
## 0.09032289 0.09130844 0.09230367 0.09330862 0.09432338 0.09534802 0.09638260
## 57 58 59 60 61 62 63
## 0.09742720 0.09848188 0.09954672 0.10062180 0.10170717 0.10280291 0.10390909
## 64 65 66 67 68 69 70
## 0.10502578 0.10615305 0.10729096 0.10843960 0.10959902 0.11076930 0.11195050
## 71 72 73 74 75 76 77
## 0.11314270 0.11434596 0.11556035 0.11678593 0.11802278 0.11927096 0.12053053
## 78 79 80 81 82 83 84
## 0.12180157 0.12308413 0.12437829 0.12568410 0.12700164 0.12833096 0.12967212
## 85 86 87 88 89 90 91
## 0.13102520 0.13239025 0.13376733 0.13515650 0.13655782 0.13797136 0.13939716
## 92 93 94 95 96 97 98
## 0.14083529 0.14228581 0.14374876 0.14522421 0.14671221 0.14821282 0.14972607
## 99 100 101 102 103 104 105
## 0.15125204 0.15279076 0.15434229 0.15590668 0.15748396 0.15907420 0.16067744
## 106 107 108 109 110 111 112
## 0.16229371 0.16392307 0.16556555 0.16722120 0.16889005 0.17057215 0.17226752
## 113 114 115 116 117 118 119
## 0.17397622 0.17569826 0.17743369 0.17918254 0.18094482 0.18272059 0.18450985
## 120 121 122 123 124 125 126
## 0.18631264 0.18812899 0.18995890 0.19180241 0.19365953 0.19553029 0.19741469
## 127 128 129 130 131 132 133
## 0.19931276 0.20122449 0.20314991 0.20508903 0.20704184 0.20900836 0.21098859
## 134 135 136 137 138 139 140
## 0.21298253 0.21499018 0.21701153 0.21904658 0.22109534 0.22315777 0.22523389
## 141 142 143 144 145 146 147
## 0.22732366 0.22942708 0.23154414 0.23367480 0.23581906 0.23797688 0.24014824
## 148 149 150 151 152 153 154
## 0.24233311 0.24453146 0.24674327 0.24896848 0.25120707 0.25345899 0.25572421
## 155 156 157 158 159 160 161
## 0.25800268 0.26029434 0.26259916 0.26491708 0.26724804 0.26959199 0.27194887
## 162 163 164 165 166 167 168
## 0.27431861 0.27670116 0.27909644 0.28150439 0.28392493 0.28635798 0.28880348
## 169 170 171 172 173 174 175
## 0.29126134 0.29373148 0.29621381 0.29870824 0.30121469 0.30373307 0.30626327
## 176 177 178 179 180 181 182
## 0.30880520 0.31135876 0.31392384 0.31650035 0.31908816 0.32168718 0.32429728
## 183 184 185 186 187 188 189
## 0.32691836 0.32955029 0.33219294 0.33484621 0.33750996 0.34018406 0.34286838
## 190 191 192 193 194 195 196
## 0.34556279 0.34826715 0.35098133 0.35370518 0.35643856 0.35918132 0.36193332
## 197 198 199 200 201 202 203
## 0.36469440 0.36746442 0.37024321 0.37303063 0.37582650 0.37863068 0.38144300
## 204 205 206 207 208 209 210
## 0.38426328 0.38709137 0.38992709 0.39277027 0.39562074 0.39847832 0.40134284
## 211 212 213 214 215 216 217
## 0.40421411 0.40709195 0.40997619 0.41286662 0.41576308 0.41866537 0.42157330
## 218 219 220 221 222 223 224
## 0.42448667 0.42740531 0.43032901 0.43325757 0.43619080 0.43912851 0.44207048
## 225 226 227 228 229 230 231
## 0.44501653 0.44796645 0.45092004 0.45387708 0.45683739 0.45980074 0.46276695
## 232 233 234 235 236 237 238
## 0.46573579 0.46870705 0.47168054 0.47465604 0.47763335 0.48061224 0.48359251
## 239 240 241 242 243 244 245
## 0.48657394 0.48955634 0.49253948 0.49552314 0.49850713 0.50149123 0.50447521
## 246 247 248 249 250 251 252
## 0.50745888 0.51044202 0.51342441 0.51640585 0.51938612 0.52236502 0.52534232
## 253 254 255 256 257 258 259
## 0.52831782 0.53129131 0.53426258 0.53723142 0.54019763 0.54316098 0.54612129
## 260 261 262 263 264 265 266
## 0.54907834 0.55203193 0.55498185 0.55792790 0.56086988 0.56380758 0.56674082
## 267 268 269 270 271 272 273
## 0.56966938 0.57259308 0.57551172 0.57842510 0.58133303 0.58423532 0.58713178
## 274 275 276 277 278 279 280
## 0.59002223 0.59290646 0.59578431 0.59865558 0.60152010 0.60437769 0.60722816
## 281 282 283 284 285 286 287
## 0.61007135 0.61290707 0.61573517 0.61855546 0.62136777 0.62417196 0.62696784
## 288 289 290 291 292 293 294
## 0.62975526 0.63253406 0.63530408 0.63806517 0.64081717 0.64355994 0.64629332
## 295 296 297 298 299 300 301
## 0.64901718 0.65173136 0.65443573 0.65713014 0.65981447 0.66248858 0.66515233Por defecto esta probabilidad se calcula como: $ log p_{i}/(1-p_{i}) $
Representación gráfica del ajuste:
colores <- NULL
colores[camarones$Exito == 0] <- "green"
colores[camarones$Exito == 1] <- "red"
plot(camarones$AlimentoDiario, camarones$Exito , pch=21, bg= colores,
xlab = "Alimento diario", ylab = "Probabilidad de exito")
legend("topleft", c("No exito", "Exito"), pch=21, col = c("green", "red"))
lines(datos_nuevos$AlimentoDiario, probabilidades_nuevas, col ="blue", lwd= 3)
## Descarga código
xfun::embed_file("A4U1.Rmd")