Usa los factores de expansion, conglomerados y estratos para ajustar un modelo lineal generalizado con las variables definidas por el usuario.
modelo_lineal_generalizado(disenio, modelo = "ytotcorh ~ sexo")la salida de `configuracion_disenio()` que provee ademas los grupos y las variables en forma de lista
una expresion simbolica escrita como cadena de texto, consulta [stats::formula()] para los detalles de modelos con componentes logaritmicas, cuadraticas, etc.
Una lista cuyas clases son svyglm, glm y lm.
cd <- configuracion_disenio(casen_2017_los_rios, "ytotcorh", c("comuna", "sexo"), "expc")
modelo_lineal_generalizado(cd, "ytotcorh ~ comuna + sexo")
#> Stratified 1 - level Cluster Sampling design (with replacement)
#> With (67) clusters.
#> Called via srvyr
#> Sampling variables:
#> - ids: varunit
#> - strata: varstrat
#> - weights: expc
#>
#> Call: svyglm(formula = stats::as.formula(modelo), design = disenio$disenio)
#>
#> Coefficients:
#> (Intercept) comuna sexo
#> 55655085 -3861 -58714
#>
#> Degrees of Freedom: 8054 Total (i.e. Null); 53 Residual
#> Null Deviance: 1.222e+16
#> Residual Deviance: 1.201e+16 AIC: 249600