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régression multilinèaire
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régression multilinèaire
Bonjour,
Je suis entrain de lier une variable Y expliquée à deux variables explicatives.
En appliquant un modèle de régression multilinéaire, je trouve le test F significatif à une probablité de 5% et un R² élevé. Seulement, en examinant chaque variable explicative, une seulement est significative. D'autre part si je considère uniquement dans mon modèle seule la variable explicative la plus significative (régression linéaire simple) j'obtiend une erreur absolue moyenne plus élevé entre Y et Y estimé.
Ma question, est ce que je peux garder la deuxième variable (non significative) avec une erreur moyenne faible du modèle ou je garde uniquement la variable qui est la plus significative (dans ce cas j'applique un modèle linéaire simple) avec une erreur moyenne élevée entre Y et Y estimée.
Merci.
Je suis entrain de lier une variable Y expliquée à deux variables explicatives.
En appliquant un modèle de régression multilinéaire, je trouve le test F significatif à une probablité de 5% et un R² élevé. Seulement, en examinant chaque variable explicative, une seulement est significative. D'autre part si je considère uniquement dans mon modèle seule la variable explicative la plus significative (régression linéaire simple) j'obtiend une erreur absolue moyenne plus élevé entre Y et Y estimé.
Ma question, est ce que je peux garder la deuxième variable (non significative) avec une erreur moyenne faible du modèle ou je garde uniquement la variable qui est la plus significative (dans ce cas j'applique un modèle linéaire simple) avec une erreur moyenne élevée entre Y et Y estimée.
Merci.
nabil sghaier- Nombre de messages : 6
Date d'inscription : 18/07/2010
Re: régression multilinèaire
Bonjour,
Regarder les variables indépendamment l'une de l'autre est une première étape mais qui n'apporte pas d'infos sur l'effet combiné des deux variables. Donc il faut regarder si l'effet apporté par la seconde variable est significatif par rapport à celui apporté par la première variable.
Il est normal que tu perdes un peu en qualité d'erreur moyenne avec un paramètre en moins dans ton modèle et même si celui ci a un effet non-significatif.Tu touches ici du doigt que les critères comme l'erreur moyenne ne sont pas valables pour sélectionner un modèle. Ils poussent à toujours prendre le modèle avec le plus de paramètres.
Autre chose on ne parle pas de "plus" significative. Un test statistique est ou n'est pas significatif à un seuil donné. la valeur de la p-value n'est pas une quantification de la significativité. C'est une probabilité et c'est tout.
Donc regarde bien les effets des variables dans le modèle et ensuite tu verras si tu enlèves ou non ta seconde variable.
Nik
Regarder les variables indépendamment l'une de l'autre est une première étape mais qui n'apporte pas d'infos sur l'effet combiné des deux variables. Donc il faut regarder si l'effet apporté par la seconde variable est significatif par rapport à celui apporté par la première variable.
Il est normal que tu perdes un peu en qualité d'erreur moyenne avec un paramètre en moins dans ton modèle et même si celui ci a un effet non-significatif.Tu touches ici du doigt que les critères comme l'erreur moyenne ne sont pas valables pour sélectionner un modèle. Ils poussent à toujours prendre le modèle avec le plus de paramètres.
Autre chose on ne parle pas de "plus" significative. Un test statistique est ou n'est pas significatif à un seuil donné. la valeur de la p-value n'est pas une quantification de la significativité. C'est une probabilité et c'est tout.
Donc regarde bien les effets des variables dans le modèle et ensuite tu verras si tu enlèves ou non ta seconde variable.
Nik
Nik- Nombre de messages : 1606
Date d'inscription : 23/05/2008
Re: régression multilinèaire
Bonjour,
Merci Nik, j'ai regardé les effets des variables dans le modèle séparemment et j'ai trouvé que le test de significativité a une probabilité de 0.001 pour la première et de 0.002 pour la seconde. En testant le modèle avec les deux variables ensemble, je trouve des probalités de 0.059 et de 0.283 respectivement pour la première et la deuxiéme variable (le modèle a une probabilité de 0.002). Je te demande Nik stp si j'ai bien compris je doix exclure la deuxième variable. Conclusion: la seule possibilité d'introduire deux variables dans mon modèle c'est de vérifier que les coefficients de ces deux variables doivent être les deux significatifs à un seuil de probabilité donné même si le modèle global est significatif.
Merci Nik, j'ai regardé les effets des variables dans le modèle séparemment et j'ai trouvé que le test de significativité a une probabilité de 0.001 pour la première et de 0.002 pour la seconde. En testant le modèle avec les deux variables ensemble, je trouve des probalités de 0.059 et de 0.283 respectivement pour la première et la deuxiéme variable (le modèle a une probabilité de 0.002). Je te demande Nik stp si j'ai bien compris je doix exclure la deuxième variable. Conclusion: la seule possibilité d'introduire deux variables dans mon modèle c'est de vérifier que les coefficients de ces deux variables doivent être les deux significatifs à un seuil de probabilité donné même si le modèle global est significatif.
nabil sghaier- Nombre de messages : 6
Date d'inscription : 18/07/2010
Re: régression multilinèaire
Et dans l'autre ordre ?En testant le modèle avec les deux variables ensemble, je trouve des
probalités de 0.059 et de 0.283 respectivement pour la première et la
deuxiéme variable
popotam- Nombre de messages : 371
Date d'inscription : 27/09/2006
Re: régression multilinèaire
Bonjour,
j'ai pas compris par "dans l'autre ordre" car l'ordre des variables n'a pas influencé les résultats. Merci
j'ai pas compris par "dans l'autre ordre" car l'ordre des variables n'a pas influencé les résultats. Merci
nabil sghaier- Nombre de messages : 6
Date d'inscription : 18/07/2010
Re: régression multilinèaire
Ah pardon, tu regardes les tests de Student, moi je pensais aux tests fournis par l'analyse de la variance.
popotam- Nombre de messages : 371
Date d'inscription : 27/09/2006
Re: régression multilinèaire
Salut,
Le modèle à deux variables ensembles a des valeurs de t de 2.256 et de 1.162 respectivement pour la première et la deuxième variables (des probabilités P de 0.059 et de 0.283).
Si j'utilise la première variable seule, la valeur de t est de 5.560 avec un P=0.001.
Si j'utilise la seconde variable seule, la valeur de t est de 4.345 avec un P=0.002.
Même si j'inverse l'ordre des variables (le cas de deux variables ensemble) j'obtiend la même chose.
Merci.
Le modèle à deux variables ensembles a des valeurs de t de 2.256 et de 1.162 respectivement pour la première et la deuxième variables (des probabilités P de 0.059 et de 0.283).
Si j'utilise la première variable seule, la valeur de t est de 5.560 avec un P=0.001.
Si j'utilise la seconde variable seule, la valeur de t est de 4.345 avec un P=0.002.
Même si j'inverse l'ordre des variables (le cas de deux variables ensemble) j'obtiend la même chose.
Merci.
nabil sghaier- Nombre de messages : 6
Date d'inscription : 18/07/2010
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