glm - hypothèses

Bonjour,


dans le cadre des modèles linéaires généralisés, je me posais une question :

lors d'une régression linéaire (loi y->Normale), on "oblige" plusieurs étapes de validation du modèle, notamment que les résidus doivent suivre une loi normale (0,sigma).

Dans les autres types de régression (poisson, logistique), il y a-t-il de tels validations à effectuer? car d'après tous les documents étudiés, rien n'oblige les résidus à avoir une loi particulière...

Comment contrôler la validité du modèle sinon?

Merci

Niaboc

Salut,

Effectivement les résidus de modèle à distrib d'erreur Poisson ou binomiale ne suivent théoriquement pas une loi normale dans tous les cas. Mais, avec des effectifs suffisants, la distribution des erreurs de ces modèles tend vers une loi normale. Donc bien que non fondamental, c'est un point à vérifier notamment pour détecter une faiblesse d'ajustement.

Nik

Ok je vois.

Vois-tu d'autres points à contrôler après une glm?

(par exemple en régression logistique on peut vérifier la linéarité du logit)

Les valeurs leviers me semblent essentielles et donc plus globalement les valeurs influentes.
Pour être encore plus général : une étude détaillée des résidus pour tout GLM.