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REGRESSION LOGISTIQUE
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REGRESSION LOGISTIQUE
Bonjour,
Dans une régression logistique, il est commun de faire une analyse univariée pour chaque variable explicative afin de sélectionner les variables qui seront incluses dans l'analyse multivariée. Cependant, j'étudie un article dans lequel les auteurs ont fait une analyse bivariée pour sélectionner les variables d'intérêt, pouvez-vous m'expliquer dans quel cas on peut faire une analyse bivariée plutôt qu'univariée pour le choix des variables d'intérêt à inclure dans un modèle de régression multivarié ?
Merci, bonne journée
Dans une régression logistique, il est commun de faire une analyse univariée pour chaque variable explicative afin de sélectionner les variables qui seront incluses dans l'analyse multivariée. Cependant, j'étudie un article dans lequel les auteurs ont fait une analyse bivariée pour sélectionner les variables d'intérêt, pouvez-vous m'expliquer dans quel cas on peut faire une analyse bivariée plutôt qu'univariée pour le choix des variables d'intérêt à inclure dans un modèle de régression multivarié ?
Merci, bonne journée
Romain80- Nombre de messages : 2
Date d'inscription : 07/12/2017
Re: REGRESSION LOGISTIQUE
Les mots multivarié, bivarié, univarié, etc., ici ne colle pas. Une régression logistique est une analyse univariée, car on cherche à n'expliquer qu'une seule variable. Le mot multivarié renvoie à d'autres champs de l'analyse statistique, et qui sort du sujet ici.
Par ailleurs, non, il n'est pas "commun de faire une analyse univariée pour chaque variable explicative afin de sélectionner les variables qui seront incluses". La raison est que la présence d'une variable dans le modèle peut influencer la significativité d'une autre. C'est la raison pour laquelle les procédures de choix des variables à conserver ne sont pas triviales, et il existe pas mal de méthodes pour ce faire (e.g., backward, forward, AIC, etc.).
Vous avez une vision un peu simpliste des choses, il me semble.
J'espère avoir répondu à votre question.
Eric.
Par ailleurs, non, il n'est pas "commun de faire une analyse univariée pour chaque variable explicative afin de sélectionner les variables qui seront incluses". La raison est que la présence d'une variable dans le modèle peut influencer la significativité d'une autre. C'est la raison pour laquelle les procédures de choix des variables à conserver ne sont pas triviales, et il existe pas mal de méthodes pour ce faire (e.g., backward, forward, AIC, etc.).
Vous avez une vision un peu simpliste des choses, il me semble.
J'espère avoir répondu à votre question.
Eric.
Eric Wajnberg- Nombre de messages : 1237
Date d'inscription : 14/09/2012
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