El siguiente código emplea el paquete glmulti para seleccionar los 3 mejores modelos logit a partir de una fuente de datos y genera un documento en formato pdf que resume los 3 modelos de la siguiente forma:

• Una tabla con los coeficientes y el p-valor de los 3 mejores modelos obtenidos a través de una búsqueda exhaustiva empleando el paquete glmulti
• Una tabla con los efectos marginales calculados con el paquete margins
• Una tabla de evaluación donde se presentan el $R^2$, especificidad, sensibilidad, precisión y AUC. Los datos se calculan en la función MatConf, para el cálculo del AUC se utiliza el paquete ROCR
• Dos gráficos del paquete glmulti que presentan la importancia relativa de las variables y la selección del número de mejores modelos usando el criterior AIC
• Los gráficos de las probabilidades relativas de los 3 mejores modelos utilizando el comando plot_modeldel paquete sjPlot
• Los gráficos de los efectos marginales de los 3 mejores modelos

Se incluye un script que contiene dos funciones:

• MatConf que genera una matriz de confunsión, el $R^2$, especificidad, sensibilidad, precisión y AUC
• selecModelo que realiza el proceso de selección de modelos y la elaboración del informe arriba descrito

Hay un script con un ejemplo Ejemplo.R empleando unos datos de ejemplo del libro de Wooldridge. Se accede a los datos usando la librería wooldridge (para más información consultar el manual)

Asimismo hay un archivo .Rmd para crear el reporte en pdf