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Message par FMarwen le Dim 19 Mai - 22:44

Bonsoir ,

Je voudrais savoir comment écrire le modèle généralisé suivant:
Y=X1^µ * exp( X1) avec µ c'est un paramètre (en puissance) à estimer
par la fonction glm() ?

Merci bien d'avance.


FMarwen

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Message par Nik le Mar 21 Mai - 14:34

A priori ce n'est pas un modèle libéaire. Donc sous cette forme tu ne peux pas le traiter via un glm.

Nik

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Message par droopy le Mer 22 Mai - 9:42

pas d'accord. Tu peux effectivement estimé mu avec un glm mais il faut que tu nous dises quelle distribution d'erreur tu considères et que tu utilises un lien "log"
la syntaxe sera de la forme glm(Y~offset(x1)+log(x1), family=poisson(link="log"))
ici la distribution de poisson est prise à titre d'exemple.
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Message par FMarwen le Mer 22 Mai - 12:02

Bonjour Droppy,

Est ce que tu peu m'expliquer de plus l'option "offset" fait quoi exactement ?

Merci beaucoup d'avance.

FMarwen

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Message par Nik le Mer 22 Mai - 14:27

J'avais effectivement pas pensé à l'offset. il faut dire que je m'en sers jamais ou presque, et dans le cas présent je n'y aurais de toute façon pas pensé.

@FMarwen
L'offset permet de fixer l'estimation d'un paramètre à 1

Nik

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Message par droopy le Jeu 23 Mai - 7:09

Nik a écrit:J'avais effectivement pas pensé à l'offset. il faut dire que je m'en sers jamais ou presque, et dans le cas présent je n'y aurais de toute façon pas pensé.
A l'inverse il m'arrive de m'en servir souvent quand je cherche à modéliser une proportion avec une distribution autre que binomial. Mais pour ta "défense" tel que présenté ma 1ere réflexion a été la tienne. Il faut te tenir au courant ;-)
droopy
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Message par Nik le Jeu 23 Mai - 7:14

l faut te tenir au courant ;-)
J'essaye...j'essaye Razz

Je compte sur toi en fait comme t'as rien de particulier à faire Rolling Eyes

Nik

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