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Message par FMarwen le Lun 24 Juin 2013 - 12:30

Bonjour,

J'ai une question sur le R² ,est ce que on peux calculer dans avec modèle glm ou glmer ?

Merci d'avance.

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Message par Nik le Lun 24 Juin 2013 - 12:49

on peut le calculer pour le premier mais ça n'a pas vraiment de sens hors du champs OLS. Pour le second c'est non.

A retenir : le R² c'est pour les lm et pas vraiment pour autre chose.

Nik

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Message par droopy le Lun 24 Juin 2013 - 13:23

Je partage l'avis de Nik. Tu as tout un tas de "pseudo-R²" dans la littérature (>40) avec des propriétés différentes du R². Il y a tout un tas d'outils dispo pour les modèles linéaires qui n'ont pas de réels équivalent en glm.
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Message par FMarwen le Mar 25 Juin 2013 - 8:27

Bonjour,

Vraiment je suis désolé "j'ai pas mal des questions",en faite je voudrais calculer le R²(coefficient de détermination),somme de carré de résidus et écart type depuis ce affichage de sortie R:
Code:
Call:
glm(formula = DV_max ~ D_FR + D_LFR + D_FRL + CR_FRL + HD_LF,
    data = MergeTestP)

Deviance Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q      Max 
-4.5662  -0.6538  -0.1306  0.4905  14.5088 

Coefficients:
              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept)  1.662326  0.037096  44.811  < 2e-16 ***
D_FR        -11.914380  0.499707 -23.843  < 2e-16 ***
D_LFR        12.620265  0.507430  24.871  < 2e-16 ***
D_FRL        4.505117  0.217385  20.724  < 2e-16 ***
CR_FRL        7.085636  0.566481  12.508  < 2e-16 ***
HD_LF        -0.020582  0.002527  -8.146  4.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

(Dispersion parameter for gaussian family taken to be 1.613193)

    Null deviance: 48849  on 10480  degrees of freedom
Residual deviance: 16898  on 10475  degrees of freedom
  (1 observation deleted due to missingness)
AIC: 34764

Number of Fisher Scoring iterations: 2
Merci d'avance pour vous aides.

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Message par droopy le Mar 25 Juin 2013 - 8:30

a partir de cette sortie de R ce n'est pas possible, il te faut faire un summary.lm(model). La c'est affiché ainsi que le R² ajusté.
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Message par FMarwen le Mar 25 Juin 2013 - 8:47

Oui je sais la méthode avec lm ,en faite mon but est de comparer ce que donne lm (et ètre sur de résultat obtenue ).

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Message par droopy le Mar 25 Juin 2013 - 9:00

Tu auras la meme chose. Un lm n'ets ni plus ni moins qu'un glm avec une distribution d'erreur normal ce qui est le cas par défaut dans la fonction glm. Donc pas de soucis ici glm = lm. Tu te doutes bien que les éminents statisticiens qui participent au développement de R n'aurait pas laissé passer ça.
Code:
x <- rnorm(100)
y <- 3*x+2+rnorm(100,0,2)

lm1 <- lm(y~x)
summary(lm1)

Call:
lm(formula = y ~ x)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max
-4.5225 -1.5106 -0.3322  0.9976  4.2405

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)   2.0028     0.2028   9.876 2.25e-16 ***
x             3.1188     0.2175  14.341  < 2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 2.025 on 98 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.6773,     Adjusted R-squared: 0.674
F-statistic: 205.7 on 1 and 98 DF,  p-value: < 2.2e-16

# avec un glm :
glm1 <- glm(y~x)

1-sum(residuals(glm1)^2)/sum((y-mean(y))^2)
[1] 0.6772768

Tu obtiens bien la meme chose mais uniquement parce que la distribution d'erreur est normal. Avec une autre distribution ça ne serait pas vrai !
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Message par FMarwen le Mar 25 Juin 2013 - 9:04

Ok merci beaucoup pour toi.

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Message par FMarwen le Mar 25 Juin 2013 - 9:16

Encore je suis désolé vraiment je vous dérange beaucoup ! mais je peux pas avancer sans trouvé des réponses a mes questions(sont deux questions ),la première quand j''ai appliqué 
Code:
> sum(residuals(Modf1)^2)
[1] NA
R m'affiche NA  j'arrive pas à comprendre pourquoi ?;la deuxième questions est c quoi la residual deviance 
Code:
 Null deviance: 48849  on 10480  degrees of freedom[color=#2e8b57][font=Courier, CourierNew, sans-serif][/font][/color]
Residual deviance: 16898  on 10475  degrees of freedom[color=#2e8b57][font=Courier, CourierNew, sans-serif][/font][/color]
  (1 observation deleted due to missingness)[color=#2e8b57][font=Courier, CourierNew, sans-serif][/font][/color]
AIC: 34764


Merci infiniment d'avance et désolé .

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Message par droopy le Mar 25 Juin 2013 - 9:41

Pour la première question aucune idée il faut que tu regardes plus en détail tes données pour voir si tu n'aurais pas des NA qq parts, etc. Sans les données très dur de répondre.

Pour la deuxième il s'agit de la déviance résiduelle, mais la ça devient long a expliquer, je t'invite à regarder ce document : http://pbil.univ-lyon1.fr/R_old/archives/br5.pdf
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Message par FMarwen le Mar 25 Juin 2013 - 9:52

Merci beaucoup Smile.

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