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Message par CupOfAppleTea le Ven 1 Fév 2013 - 14:56

Bonjour,
Je souhaiterais avoir des précisions sur la différence entre les fonctions GLM et GLS dans R.
En les utilisant toutes les 2 je peux observer qu'elles donnent chacune un résultat très différent.
Egalement, lorsque je compare (par une anova) 2 modèles avec la fonction GLM, la sortie n'est pas la même que lorsque je compare 2 modèles réalisés avec la fonction GLS.
Dans le premier cas je n'ai ni AIC ni p-values (je sens les critiques arriver... :p)

Merci pour les précisions que vous pourrez m'apporter!

CupOfAppleTea

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Message par droopy le Ven 1 Fév 2013 - 17:01

Les glm sont une extension des modèles linéaires classiques, ou disons que les modèles linéaires classiques estimés par les moindres carrés sont un cas particulier des glm. Les glms sont utilisées pour toutes les distributions d'erreurs qui suivent des distributions exponentielles : normale, poisson, binomial, gamma, etc.
Les gls sont quand eux utilisés quand il y a une hétéroscédasticité dans les données ou quand les données sont corrélées entre elles et que donc les hypothèses des modèles linéaires classiques ne sont pas vérifiées.
Bref, deux choses bien différentes.

Avec les glms pour avoir l'aic il suffit de faire AIC(model) et pour les p-values dans l'anova : aniva(model, test="chisq")

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