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Message par amal38 le Mer 29 Juil 2009 - 17:15

Bonjour,

je crois avoir lu que le critère AIC permet de préfréer un modèle sur un autre : on opte pour le modèle ayant le plus patit AIC.

D'autre part, je fais la régression logisqtique d'une var quali en fonction de 18 variables mélangées entre quali et quanti, en faisant les 3 méthodes de séléction., la pas à pas, la desencdante et l'ascendante, ainsi, je préfère entre les 3 la descendante car le modèle construit avec a le plus petit AIC.

La question est : est ce que j'ai bien fait en choisissant comme critères le AIC entre les 3 méthodes qui utilisent les mêmes varaibles, ou bien l'AIC est à utiliser quand des modèles différents "pas les mêmes variables" et que la méthode pas à pas est tjrs celle qu'il faut opter quand il faut choisir entre les 3 méthodes 'ce que j'ai cru comprendre d'après certains articles'?????

merci de votre aide.

amal38

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Message par Nik le Jeu 30 Juil 2009 - 7:17

L'AIC est principalement valable pour des modèles emboités. C'est ce qu'évaluent les méthodes type stepwise.

La plus sensée au départ est la descendante car elle oblige à évaluer si le modèle saturé ajuste bien les données qui est un prérequis essentiel de l'utilisation de l'AIC. la stepAIC est un mix des 2 méthodes je crois et est largement utilisée.

A noter que l'AIC est un peu trop conservateur, il faut bien utiliser l'AICc et/ou le BIC.

Nik

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Message par amal38 le Jeu 30 Juil 2009 - 16:40

Merci Nik pour ta réponse

mais si l'AIC il sert uniquement dans le cas de modèles emboitées (ce qui n'est pas mon cas car j'utilise les 3 méthodes de sélection avec exactement les mêmes variables), que dois je alors préférer entre les 3 modèles construits aves les 3 méthodes et sur quel critère??

Cordialement

amal38

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