Regresión logística

Para realizar una regresión logística debemos de tener como variable respuesta, una variable de tipo cualitativa. En el caso de los datos de créditos, la variable DEFAULT cumple con esa condición, siendo esta una variable dicotómica. A continuación realizamos la regresión logística para el caso.

modLogit<-glm(DEFAULT~.,family=binomial,data=Datos_Creditos)
## Warning: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
summary(modLogit)
## 
## Call:
## glm(formula = DEFAULT ~ ., family = binomial, data = Datos_Creditos)
## 
## Deviance Residuals: 
##     Min       1Q   Median       3Q      Max  
## -1.4146  -0.2987  -0.2588  -0.1967   3.0141  
## 
## Coefficients:
##                 Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
## (Intercept)   -2.973e+00  1.208e+00  -2.460   0.0139 *  
## DIAS_MORA      8.313e-02  1.621e-02   5.127 2.95e-07 ***
## ANTIUEDAD     -3.252e-02  2.667e-02  -1.219   0.2228    
## EDAD           5.979e-03  2.232e-02   0.268   0.7888    
## CUOTA_TOTAL    8.177e-07  6.323e-07   1.293   0.1959    
## INGRESOS      -1.394e-07  1.598e-07  -0.872   0.3832    
## CARTERA_TOTAL -2.991e-09  8.096e-09  -0.369   0.7118    
## COMPROMISO    -7.326e-03  3.215e-02  -0.228   0.8198    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
## 
##     Null deviance: 309.68  on 779  degrees of freedom
## Residual deviance: 238.70  on 772  degrees of freedom
## AIC: 254.7
## 
## Number of Fisher Scoring iterations: 7

Obtenemos que la única covariable significativa es Días de mora.

Regresión Poisson

Para este caso, la variable respuesta debe ser tipo poisson, variable en la que se cuentan el número de sucesos que ocurre. La variable que seleccionamos es dìas de mora. Sin embargo, primero se realizará la comprobación de si esta variable es realmente Poisson.

En el anterior gráfico, comparamos el histógrama obtenido con los datos de Dias de mora, con uno que se esperaría bajo una distribución poisson. Para la creación del lambda, se selecciona la media de los datos de Dias de mora. Finalmente concluímos que los datos no se ajustan apropiadamente a una poisson, de modo que no es razonable realizar una regresión de Poisson.