# Ejemplo 2x2 # Introducción de la tabla como "table" tabla=as.table(matrix(c(16,2,20,10),nrow=2,ncol=2)) dimnames(tabla)=list(c("Sí","No"),c("Alta","Baja")) names(dimnames(tabla))=c("Coche","Clase") tabla summary(tabla) # Introducción de la tabla como Data Frame Coche = c("Sí","No","Sí","No") Clase = c("Alta","Alta","Baja","Baja") Fre = c(16,2,20,10) matriz = data.frame(Coche,Clase,Fre) matriz # Modelo saturado por defecto MS = glm (Fre ~ Coche * Clase, data=matriz, family=poisson(link ="log")) summary(MS) # Modelo saturado cambiando la categoría de referencia levels(matriz$Clase) MS = glm (Fre ~ Coche * relevel(Clase,ref="Baja"), data=matriz, family=poisson(link ="log")) summary(MS) # Ejemplo 3x2 # Introducción de la tabla como Data Frame Coche=c("Sí","No") Clase=c("Alta","Alta","Media","Media","Baja","Baja") Fre=c(650,64,1234,333,1430,1036) matriz=data.frame(Coche,Clase,Fre) matriz # Modelo de independencia MI= glm(Fre ~ Coche + relevel(Clase,ref="Baja"), data=matriz, family=poisson(link ="log")) summary(MI) # Modelo saturado MS= glm(Fre ~ Coche * relevel(Clase,ref="Baja"), data=matriz, family=poisson(link ="log")) summary(MS)