Tengo un problema de modelado ahora. Supongamos que tenemos la variable aleatoria discreta Y y las variables aleatorias continuas X y Z. Primero, asumimos una regresión logística entre Y y Z. (Suposición Uno) Además, asumimos un modelo de regresión X~Y+Z. (Y se utiliza como variable categórica). (Suposición Dos)
Si queremos estimar los parámetros de los dos modelos al mismo tiempo, ¿qué tipo de función de verosimilitud deberíamos asumir? Por cierto, ¿es razonable esta forma de modelado? Me parece extraño. Pero no puedo decir qué parte falta.
