Modelos com resposta logística

Construindo modelos de resposta em R

Kathrin Gruber

Assistant Professor of Econometrics Erasmus University Rotterdam

Função de resposta logística

  • Limita as previsões entre 0 e 1.
  • Assume uma relação curva.

Construindo modelos de resposta em R

Um modelo logístico para demanda de cerveja

logistic.model <- glm(HOPPINESS ~ price.ratio, family = binomial, 
                      data = choice.data)
coef(logistic.model)

(Intercept)  price.ratio 
  -3.572678   -6.738768
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Previsões limitadas

plot(HOPPINESS ~ price.ratio, data = choice.data)
curve(predict(logistic.model, data.frame(price.ratio = x), 
              type = "response"), add = TRUE)

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Efeitos marginais médios

  • Modelo logístico não linear:
margins(logistic.model)

price.ratio
    -0.4585
  • Modelo de probabilidade linear
coef(probability.model)

(Intercept)  price.ratio 
 0.09700236  -0.29594939
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Gráficos de efeito

x <- seq(-1.25, 1.25, by = 0.25)
cplot(logistic.model, "price.ratio", xvals = x)

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Vamos praticar!

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