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Message par Htrib le Jeu 13 Mar 2014 - 12:55

Bonjour à tous,
j'ai construit un modèle avec GLM mais certaines valeurs estimées sont négatifs alors que j'aimerai ne prédire que des valeurs positives ou égales à zéro. Est-ce possible de dire que si les valeurs estimées sont négatives, les fixer à 0? Comment faire?
Je vous remercie d'avance pour votre aide.

Htrib

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Message par droopy le Jeu 13 Mar 2014 - 14:51

Bonjour,

ton post est un peu trop vague pour pouvoir y répondre. Quelle distribution as-tu utilisée pour le GLM ?
droopy
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Message par Htrib le Jeu 13 Mar 2014 - 15:02

Merci pour la réponse.
C'est la première fois que je poste une question sur le forum, désolée si je ne suis pas assez précise.
Alors c'est une distribution Gaussienne (par défaut):
m<-glm(prodbiom ~ variable1 + variable2 + var1:var3 +var3:var2 + var4:var5 + var4:var2 + var5:var3, data = GLM[-c(29, 43,50),])
j'ai fait un stepAIC pour savoir les variables significatives et j'ai refais ma glm avec ces variables.

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Message par droopy le Ven 14 Mar 2014 - 10:37

avec un glm et une distribution gaussienne tu ne peux pas contraindre les valeurs à être positives ou nulles car par définition un modèle linéaire est fait pour des données distribuées sur R.
De deux choses l'une ou tu décides une fois les prédictions faites de les passer à 0 si elles sont négatives ou tu t'orientes vers d'autres approches qui inclus des contraintes de ce genre.
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