¿Es posible obtener valores de ajuste 0 o 1 en la regresión logística cuando el algoritmo de ajuste converge?

Question

Tenemos una amplia cobertura sobre el tema de la separación perfecta en la regresión logística. Cuando ocurre en R, normalmente vemos dos advertencias:

Mensajes de advertencia:
1: glm.fit: el algoritmo no convergió
2: glm.fit: las probabilidades ajustadas numéricamente 0 o 1 ocurrieron

¿Es posible que el algoritmo convergieron y las probabilidades ajustadas numéricamente 0 o 1 ocurrió sin embargo?

Answer 1

Además de las respuestas dadas anteriormente (con las que estoy de acuerdo), aquí hay otra forma equivalente, aunque ligeramente diferente, de verlo.

El teorema fundamental del cálculo te dice cómo calcular la integral indefinida de una función en términos de la integral definida regular: fijas un punto $a$ e integrarse hasta el punto $x$ . Es decir, utilizando métodos estándar de evaluación de integrales (utilizando nuevamente el teorema fundamental, o aproximándolo numéricamente, o como se desee resolverlos) $$ \int_a ^x f(t)dt = F(x)-F(a).$$

Sin embargo, aquí se ve inmediatamente que nuestra elección arbitraria de $a$ está manifiestamente presente en el resultado final de la integral indefinida. Desde $a$ es sólo un número, $F(a)$ es también sólo una constante arbitraria. En ese sentido, podrías ver la constante de integración como una reliquia de la elección de un punto de base arbitraria en tu definición de la integral indefinida.