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Message par statisticienne le Jeu 28 Avr 2016 - 7:43

Bonjour à tous,
Je veux savoir comment valider un modèle ordinale sous R?
1/Est ce que je procède comme tout modèle logistique:je divise ma base en échantillon d'apprentissage et échantillon test,je fais le modèle sur l'éch d'apprentissage et je valide sur l'éch test?
2/Si oui,quelles commandes me permettent de faire ma matrice de confusion et ma courbe ROC,parce que quand j'utilise predict ça m'affiche une erreur
Merci.

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Message par statisticienne le Jeu 28 Avr 2016 - 7:52

Autre question:Quel est le test qui me permet de vérifier l'hypothèse de parallélisme qui permet d'utiliser les logits cumulés?

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Message par niaboc le Jeu 28 Avr 2016 - 8:09

statisticienne a écrit:Autre question:Quel est le test qui me permet de vérifier l'hypothèse de parallélisme qui permet d'utiliser les logits cumulés?

Je ne sais pas s'il exsite un test pour ça... mais je pense qu'une analyse visuelle suffit ici.
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Message par statisticienne le Jeu 28 Avr 2016 - 9:57

D'accord merci.Et comment je peux avoir ce plot?

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Message par statisticienne le Jeu 28 Avr 2016 - 10:25

Quelqu'un a une idée sur les autres questions SVP?

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Message par joyeux_lapin13 le Jeu 28 Avr 2016 - 10:35

Salut,

Pour les autres points c'est embêtant mais sans plus si la fonction predict ne marche pas. Les fonctions liées à la régression logistique sous R sortent toujours les coefficients, il te suffit alors de coder la fonction discriminante pour pouvoir refaire tes prédictions sur ton échantillon test.

Pour déterminer la meilleur méthode de validation, cela dépend nettement de ta taille d'échantillon. Faible: LOOCV, de taille sympatoche K cross validation, grand: learn/test.

C'est quoi ton N une fois épuré des données manquantes si tu en as?

Ensuite, si ta variable réponse est binaire tu as la fonction proc pour la courbe ROC. Pour la matrice de confusion un simple table(Y,Prediction) est suffisant une fois la fonction discriminante codée.


Cordialement,
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Message par statisticienne le Jeu 28 Avr 2016 - 13:07

J'ai pas bien saisie votre réponse.j'ai un ensemble de variable explicatives mixtes (10 quanti et quali) et 128 observation.Est ce que je procède comme suit:je prends par exemple 75% de ma base comme éch d'apprentissage et l'autre comme éch test?
Si oui,et après avoir fait mon modèle sur l'éch d'apprentissage,comment je peux le valider sur l'éch test?c est à dire quel sont les outils équivalents à la matrice de confusion et courbe ROC pour un modèle ordinal?Merci

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Message par niaboc le Jeu 28 Avr 2016 - 13:52

statisticienne a écrit:Si oui,et après avoir fait mon modèle sur l'éch d'apprentissage,comment je peux le valider sur l'éch test?c est à dire quel sont les outils équivalents à la matrice de confusion et courbe ROC pour un modèle ordinal?Merci

Tu auras toujours une matrice de confusion construite de la même manière. Mais je ne pense pas qu'il soit possible de se construire une courbe de ROC en multinomiale...

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Message par joyeux_lapin13 le Jeu 28 Avr 2016 - 14:30

@Statisticienne, je ne vois pas comment clarifier ma réponse, ça serait plus simple que tu pointes les éléments que tu ne comprends pas pour que je puisse détailler.

@Niaboc, si sa variable Y est à 3 modalités elle peut faire une courbe en 3 dimensions et calculer l'AUC pour 3 dimensions qui se nomme alors le VUS (Volume Under the Surface). Pour 4 dimensions ou plus en effet elle ne pourra plus faire de graphe mais tout de même calculer son équivalent qui se nomme alors le HUM (Hypervolume Under the Manifold) afin d'avoir un indicateur à mettre en évidence.
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Message par niaboc le Ven 29 Avr 2016 - 7:52

joyeux_lapin13 a écrit:@Niaboc, si sa variable Y est à 3 modalités elle peut faire une courbe en 3 dimensions et calculer l'AUC pour 3 dimensions qui se nomme alors le VUS (Volume Under the Surface) etc.

Exact!
Au temps pour moi!

Et je me souviens maintenant d'un post ou tu en as déjà parlé :
http://statistiques.forumpro.fr/t4860-signification-statistique-d-un-modele-d-apprentissage

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Message par statisticienne le Ven 29 Avr 2016 - 13:11

Merci bcp!avez vous la commande R qui me permet de calculer ce paramètre (HUM) si j'ai un modèle déduit d'un échantillon d'apprentissage et je veut valider sur un échantillon test?

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Message par joyeux_lapin13 le Ven 29 Avr 2016 - 13:35

Il est sur cette page: https://lemakistatheux.wordpress.com/category/tests-statistique-indices-de-liaison-et-coefficients-de-correlation/laire-sous-la-courbe-roc/

Voir catégorie Application informatique, tiens moi au courant s'il ne fonctionne pas, sur ma session il marche mais parfois le passage sur un support web rajoute des blancs invisibles qui font que ça ne marche plus...

Par contre il te faut ton vecteur Z des prédictions sur l'échantillon test et que tu le fusionnes aux classes réelles pour pouvoir l'appliquer. Ensuite il est long à tourner car il test l'ensemble des classements de tes groupes pour trouver l'optimal et calcul également l'IC automatiquement.
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