Análisis de datos categóricos: regresión logística y multinomial

Abstract

En la actualidad el estudio de variables dependientes categ´oricas es ´util en diversos ´ambitos como en medicina, psicolog´ıa, sociolog´ıa, etc. Este trabajo desarrolla dos modelos de regresi´on sobre variable respuesta categ´orica, el primero, regresi´on log´ıstica, cuando se tiene una variable categ´orica dicot´omica, y el segundo, regresi´on multinomial, cuando la variable es polit´omica. Estos dos modelos ser´an implementados usando datos reales ginecol´ogicos con la intenci´on de generar predicciones del estado de peso de los beb´es a partir de informaci´on materna y variables obst´etricas recogidas en la primera revisi´on a los tres meses de embarazo.

Currently, the study of categorical dependent variables is useful in different fields such as health, psychology, sociology and so on. Two regression models on categorical variable answers will be developed in this essay, the first being the logistic regression model, which has one dichotomous variable, whilst the second is the multinomial model, in which the variable is polytomous. These two models will be implemented using real gynaecological data with the intention of generating predictions related to the weight of the babies from the maternal information and obstetrical variables gathered in the first medical examination in the first trimester of the pregnancy.