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Modalisa et régression

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Message par sandra78 le Jeu 3 Mar 2011 - 9:43

Bonjour,

Je recherche les définitions et interpretations des divers coefficients et paramètres proposés par Modalisa lorsqu'on effectue une régréssion économétrique (logit binomiale)
- log vraisemblace
- constante seulement
- 2*[LL(N)-(LL(0)]
-dl (degré de liberté)
- valeur de p
-AIC
-Schwarz's BIC

et les paramètres suivants:
- constante
coefficient
erreur-type
wald-khi²
significatif
odd-ratio

bref, j'essaie de comprendre quand est ce que mon modèle est "acceptable"?

Merci

sandra78

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Message par droopy le Ven 4 Mar 2011 - 8:52

Bonjour,

il est à mon avis primordiale que tu te penches sur la régression logistique. Regarde sur le forum tu as déjà de nombreux topic qui abordent cette question avec de nombreux liens.

Les statistiques proposées par ton logiciel sont des statistiques de bases à connaître lorsque l'on fait de la régression logistique.
droopy
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Message par sandra78 le Ven 4 Mar 2011 - 14:20

Bonjour,

Justement, je me plonge dans la régression logistique, et même en se documentant, c'est difficile de comprendre les chiffres de ces coefficients. Faut dire que les documents informent généralement sur l'explication mathématique, et non par exemple si j'ai tel coeff=n, qu'est ce que je peux en déduire?

Merci pour la réponse, j'ai lu (presque la totalité) des documents que vous (ou d'autres ) ont suggéré mais dur dur!!

Merci

sandra78

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Message par droopy le Ven 4 Mar 2011 - 15:38

Le problème c'est que par exemple, la log vraissemblance en elle même est difficile à apprécier, elle sert principalement pour tester ton modèle par rapport à un modèle nul. En elle même elle n'est pas très informative.

2*[LL(N)-(LL(0)] représente la différence de déviance de ton modèle que tu peux comparer à une valeur de chi deux théorique à p dll.
Le p dll t'est donné en dessous et la p-value est la probabilité que tu observes aléatoirement une valeur plus importante que le 2*[LL(N)-(LL(0)] que tu as observé.
L'AIC est un critère d'information dont le calcul est basé sur la lof vraisemblance. Celui-ci n'a de sens que comparé à un AIC d'un autre modèle.

La constante c'est la valeur de ton ordonnée à l'origine souvent noté alpha ou intercept.

Coefficient la valeur des coefficients associés à tes variables.

L'erreur type est l'écart type de l'estimateur de ton coefficient (voir wiki).

wald-khi² tu testes si ton coefficient est significativement différent de 0.

odd-ratio : le rapport des chances.

Difficile de t'en dire plus.
droopy
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