% Generated by roxygen2: do not edit by hand
% Please edit documentation in R/Regresion_logistica.R
\name{logistico}
\alias{logistico}
\alias{print.logistico_greenreg}
\alias{plot.logistico_greenreg}
\title{Regresion Logistica Binaria (MLG Logit)}
\usage{
logistico(formula, data, umbral = 0.5)

\method{print}{logistico_greenreg}(x, ...)

\method{plot}{logistico_greenreg}(x, ...)
}
\arguments{
\item{formula}{Una formula de R (ej. \code{presencia_plaga ~ humedad + altitud}).}

\item{data}{Un \code{data.frame} con las observaciones.}

\item{umbral}{Punto de corte para clasificar como "Evento (1)" (por defecto 0.5).}

\item{x}{Objeto de clase logistico_greenreg.}

\item{...}{Argumentos adicionales.}
}
\value{
Un objeto de clase \code{"logistico_greenreg"}, que consiste en una lista con los siguientes componentes:
\itemize{
\item \code{formula}: La formula de R aplicada al modelo.
\item \code{modelo}: El objeto de clase \code{glm} original con el ajuste binomial.
\item \code{variables}: Una lista que contiene el nombre de la variable respuesta (\code{y}).
\item \code{coeficientes}: Matriz con las estimaciones de los coeficientes, errores estandar, estadisticos z y p-valores.
\item \code{odds_ratios}: Tabla con los Odds Ratios (OR) calculados, sus intervalos de confianza y p-valores asociados.
\item \code{metricas}: Una lista que incluye el Pseudo-R2 de McFadden, el Criterio de Informacion de Akaike (AIC) y la precision global (\emph{Accuracy}).
\item \code{confusion}: Matriz de confusion que cruza los valores reales frente a los predichos segun el umbral especificado.
\item \code{predicciones}: Un \code{data.frame} con los valores observados, probabilidades predichas, clasificacion final y el apalancamiento (\emph{leverage}).
\item \code{diag_leverage}: Lista con informacion diagnostica sobre el apalancamiento y deteccion de puntos extremos.
\item \code{notas}: Lista de mensajes interpretativos sobre la bondad de ajuste y la precision.
\item \code{supuestos}: Un vector de caracteres con las validaciones tecnicas (semaforos) sobre significancia, multicolinealidad e influencia.
}
}
\description{
Esta funcion ajusta un Modelo Lineal Generalizado (GLM) de la familia binomial para
predecir la probabilidad de un evento dicotomico (Si/No, 0/1). A diferencia de la
regresion lineal, el motor de calculo estima los coeficientes mediante Maxima
Verosimilitud (MLE) y ofrece un diagnostico especializado en clasificacion.

Genera una secuencia de 9 graficas para validar el modelo de regresion logistica.
}
\details{
El flujo interno de la funcion se divide en cinco etapas fundamentales:
\enumerate{
\item \strong{Ajuste Logit:} Transforma la variable respuesta mediante la funcion de enlace
\eqn{logit(p) = ln(p / (1-p))}, permitiendo que la probabilidad se mantenga entre 0 y 1.
\item \strong{Conversion de Impacto:} Los coeficientes estimados se transforman automaticamente
a \strong{Odds Ratios (OR)} mediante \eqn{e^\beta}. Esto permite concluir cuanto
multiplica cada variable la posibilidad de que ocurra el evento.
\item \strong{Evaluacion de Bondad (McFadden):} Calcula el Pseudo-\eqn{R^2} comparando la
verosimilitud del modelo ajustado contra un modelo nulo (sin predictores).
\item \strong{Metricas de Clasificacion:} Genera la Matriz de Confusion basada en el \code{umbral}
especificado y calcula la Precision Global (Accuracy).
\item \strong{Diagnostico de Influencia:} Evalua si existen observaciones que deforman
las probabilidades mediante el calculo de la Distancia de Cook y el Apalancamiento (Leverage).
}
}
\section{Guia de las 9 Graficas de Diagnostico (\code{plot})}{

Al ejecutar \code{plot(modelo)}, se despliega una secuencia de validacion predictiva:
\describe{
\item{\strong{1. Capacidad de Separacion}}{Muestra si el modelo realmente distingue entre grupos. Buscamos "montanas" de densidad que no se traslapen.}
\item{\strong{2. Matriz de Confusion Visual}}{Mapa de calor que resume aciertos (diagonal) y errores (falsos positivos/negativos).}
\item{\strong{3. Odds Ratios (Forest Plot)}}{Visualiza la importancia de las variables. Los puntos a la derecha del 1 son factores de riesgo; a la izquierda, protectores.}
\item{\strong{4. Curva de Calibracion}}{Compara la probabilidad que "dice" el modelo contra la frecuencia real observada. Debe seguir la diagonal.}
\item{\strong{5. Curva ROC (AUC)}}{Mide la potencia global de diagnostico. Un AUC de 1.0 es una clasificacion perfecta; 0.5 es puro azar.}
\item{\strong{6. Distancia de Cook}}{Detecta casos atipicos en la clasificacion que tienen un peso excesivo en los coeficientes.}
\item{\strong{7. Trade-off de Umbrales}}{Permite ver como cambia la Sensibilidad y Especificidad al mover el punto de corte.}
\item{\strong{8. Residuos de Pearson}}{Busca patrones sistematicos en el error. Idealmente, la linea roja debe mantenerse cerca del cero.}
\item{\strong{9. Leverage vs Residuos}}{Identifica observaciones con combinaciones de variables X muy raras que "jalonean" las probabilidades.}
}
}

\examples{
data(datos_roya_cafe)
modelo_log <- logistico(presencia_roya ~ humedad_relativa_pct + 
                        altitud_msnm + manejo_sombra, 
                        data = datos_roya_cafe)
                        
}
