Separación completa en la regresión logística con una sola dirección

Question

En este documento Tratamiento de la separación en los modelos de regresión logística se discuten algunos tipos de separación completa:

dirección de la separación es positiva si y sólo si $s_i = 1 \Rightarrow y_i = 1$ o $s_i = 0 \Rightarrow y_i = 0$

dirección de la separación es negativa si y sólo si $s_i = 0 \Rightarrow y_i = 1$ o $s_i = 1 \Rightarrow y_i = 0$

Me pregunto si esto también puede llamarse separación completa:

$s_i = 0 \Rightarrow y_i = 1$ Y $s_i = 1 \Rightarrow y_i = 1$

Yo llamo a esto una dirección para distinguirlo de los otros dos.

Aquí tengo las vitrinas correspondientes para que quede claro:

dirección posivita:

          out
group    0  1
  ctrl  20  0
  treat  0 20

dirección negativa:

          out
group    0  1
  ctrl   0 20
  treat  20 0

una dirección

          out
group    0  1
  ctrl   0 20
  treat  0 20

Mis preguntas son:

• ¿Puede llamarse también separación completa?
• ¿Puedo utilizar las mismas herramientas (por ejemplo bayesglm de R) para analizar este tipo de separación completa?

Answer 1

El problema de tu pregunta es que tratas la regresión logística como un clasificador, es decir, para ti produce clases . Pero eso no es una regresión logística (LR), las estimaciones LR ("salidas") probabilidades Véase, por ejemplo ¿Por qué la Regresión Logística no se llama Clasificación Logística? o Regresión logística: ¿cómo de bueno es mi modelo? .

El documento que has enlazado no tiene una definición correcta de separación completa, dice que sólo se produce si es causada por una variable $s_i$ . Eso no es correcto, la separación completa puede perfectamente ocurrir sin que una sola variable la cause. Así que tal vez debería encontrar alguna fuente mejor de información básica sobre LR, tal vez https://www.amazon.com/Regression-Modeling-Strategies-Applications-Statistics/dp/0387952322 (también hay muchos buenos posts en este sitio).