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Régression linéaire multiple et valeurs prédites
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Régression linéaire multiple et valeurs prédites
Bonjour,
Après une régression linéaire multiple
Y: beta0 + beta1*X1 + beta2*X2....
Je voulais présenter les valeurs de Y prédit selon les catégories de X1.
Quand je fais un test de student sur la variable prédite X1, je ne retrouve pas les mêmes résultats que dans la régression, notamment dans la valeur de la p-value. Je ne comprends pourquoi une telle différence...
mes lignes de programme:
proc reg data=table;
model Y=X1 X2 X3 ;
output out=fdiag p=yhat r=yresid ;
run;
proc ttest data=fdiag;
var yhat ;
class X1;
run;
auriez vous une idée ? Merci d'avance
Après une régression linéaire multiple
Y: beta0 + beta1*X1 + beta2*X2....
Je voulais présenter les valeurs de Y prédit selon les catégories de X1.
Quand je fais un test de student sur la variable prédite X1, je ne retrouve pas les mêmes résultats que dans la régression, notamment dans la valeur de la p-value. Je ne comprends pourquoi une telle différence...
mes lignes de programme:
proc reg data=table;
model Y=X1 X2 X3 ;
output out=fdiag p=yhat r=yresid ;
run;
proc ttest data=fdiag;
var yhat ;
class X1;
run;
auriez vous une idée ? Merci d'avance
nelly- Nombre de messages : 7
Date d'inscription : 28/09/2006
Re: Régression linéaire multiple et valeurs prédites
Salut,
A première vu ça ne m'étonne pas trop puisque tu fais 2 choses assez différentes, d'un côté du régresse sur ton y 3 variables (et la p-value d'une variable différe selon le nombre de variables que tu introduit dans ton modèle) et de l'autre tu teste les différences de moyennes de ta variable Y prédite selon l'un des regresseurs qui t'a permis de construire cette variable prédite.
Tu aurais les mêmes résultats si d'un côté tu regresses ta variable avec un seul régresseur et de l'autre tu testes l'égalité des moyennes de ta variable Y (et pas celle que tu prédit avec ton modèle) selon ton régresseur utilisé précedemment.
voilà j'espère que c'est ce genre de réponse que tu attendais
A première vu ça ne m'étonne pas trop puisque tu fais 2 choses assez différentes, d'un côté du régresse sur ton y 3 variables (et la p-value d'une variable différe selon le nombre de variables que tu introduit dans ton modèle) et de l'autre tu teste les différences de moyennes de ta variable Y prédite selon l'un des regresseurs qui t'a permis de construire cette variable prédite.
Tu aurais les mêmes résultats si d'un côté tu regresses ta variable avec un seul régresseur et de l'autre tu testes l'égalité des moyennes de ta variable Y (et pas celle que tu prédit avec ton modèle) selon ton régresseur utilisé précedemment.
voilà j'espère que c'est ce genre de réponse que tu attendais
jb- Nombre de messages : 44
Date d'inscription : 25/07/2006
Re: Régression linéaire multiple et valeurs prédites
Merci, oui ca répond à ma question même si ça reste encore un peu flou!
Comment je peux faire alors pour présenter mes résultats sous forme de valeurs prédites et de p-value associée? est ce que je peux remettre la p-value obtenue avec la régression? je ne suis pas sure que cela soit très rigoureux...
Merci!
Comment je peux faire alors pour présenter mes résultats sous forme de valeurs prédites et de p-value associée? est ce que je peux remettre la p-value obtenue avec la régression? je ne suis pas sure que cela soit très rigoureux...
Merci!
nelly- Nombre de messages : 7
Date d'inscription : 28/09/2006
Re: Régression linéaire multiple et valeurs prédites
Salut,
C'est quoi en fait ton objectif je ne vois pas la finalité du coup ça me semble un peu dur de t'aider.
bon courage
C'est quoi en fait ton objectif je ne vois pas la finalité du coup ça me semble un peu dur de t'aider.
bon courage
jb- Nombre de messages : 44
Date d'inscription : 25/07/2006
Re: Régression linéaire multiple et valeurs prédites
je veux présenter les résultats de ma régression sous forme d'un tableau donnant les valeurs prédites de Y selon X1, ajustées sur les autres variables.
X1 est ma variable d'intéret principal.
Il me semble plus simple et plus facile à comprendre de présenter les résultats sous forme de moyennes comparées, que avec des coefficients beta1...
est ce qu'il n'existe pas une autre méthode pour comparer la valeur prédite selon X1?
Merci!
X1 est ma variable d'intéret principal.
Il me semble plus simple et plus facile à comprendre de présenter les résultats sous forme de moyennes comparées, que avec des coefficients beta1...
est ce qu'il n'existe pas une autre méthode pour comparer la valeur prédite selon X1?
Merci!
nelly- Nombre de messages : 7
Date d'inscription : 28/09/2006
Re: Régression linéaire multiple et valeurs prédites
Salut,
en fait ce que je ne comprends pas c'est pourquoi tu veux comparer les valeurs prédites, mais au final ce n'est pas grave, si tu veux comprarer des moyennes d'une variable, tu peux faire une anova en utilisant un somme de carrés de type II ou III, de manière à ce que tes test soient ajustés sur les autres variables, voici un exemple :
proc glm data = table ;
class X1 X2 X3 /*tes variables qualitatives*/ ;
model Y = X1 X2 X3 X4 / ss1 ss2 ss3 /*différentes sommes de carrés*/;
lsmeans X1/
pdiff=all adjust=tukey /*2 options nécessaires pour comparer les moyennes 2 à 2 tes moyennes en utilisant cette option sont estimés selon les moindres carrés en tenant compte de tes autrea variables*/;
run;
quit;
voilà j'espère que j'ai un peu mieux répondu
en fait ce que je ne comprends pas c'est pourquoi tu veux comparer les valeurs prédites, mais au final ce n'est pas grave, si tu veux comprarer des moyennes d'une variable, tu peux faire une anova en utilisant un somme de carrés de type II ou III, de manière à ce que tes test soient ajustés sur les autres variables, voici un exemple :
proc glm data = table ;
class X1 X2 X3 /*tes variables qualitatives*/ ;
model Y = X1 X2 X3 X4 / ss1 ss2 ss3 /*différentes sommes de carrés*/;
lsmeans X1/
pdiff=all adjust=tukey /*2 options nécessaires pour comparer les moyennes 2 à 2 tes moyennes en utilisant cette option sont estimés selon les moindres carrés en tenant compte de tes autrea variables*/;
run;
quit;
voilà j'espère que j'ai un peu mieux répondu
jb- Nombre de messages : 44
Date d'inscription : 25/07/2006
Re: Régression linéaire multiple et valeurs prédites
Salut JB,
Merci, ca répond effectivement à ma question
En effet, j'ai fini par comprendre que quand je faisais un test de student pour comparer la variable prédite selon X1, je perdais la notion d'ajustement.
la proc glm permet je crois de répondre à ma question
mais l'estimation des valeurs prédites avec proc glm selon X1=1 et X=0 (avec lsmean X1) sont différentes de celles obtenues dans proc reg (output p=yhat) ????
toutes ces questions pour présenter les résultats de ma régression sous forme de 2 médianes (y predit), une pour le groupe X1=1, et une autre pour le groupe X1=0, avec une p-value (celle de la régression (beta1)? proc glm?.....)
Merci pour vos conseils!
Merci, ca répond effectivement à ma question
En effet, j'ai fini par comprendre que quand je faisais un test de student pour comparer la variable prédite selon X1, je perdais la notion d'ajustement.
la proc glm permet je crois de répondre à ma question
mais l'estimation des valeurs prédites avec proc glm selon X1=1 et X=0 (avec lsmean X1) sont différentes de celles obtenues dans proc reg (output p=yhat) ????
toutes ces questions pour présenter les résultats de ma régression sous forme de 2 médianes (y predit), une pour le groupe X1=1, et une autre pour le groupe X1=0, avec une p-value (celle de la régression (beta1)? proc glm?.....)
Merci pour vos conseils!
nelly- Nombre de messages : 7
Date d'inscription : 28/09/2006
Re: Régression linéaire multiple et valeurs prédites
Salut,
alors pour avoir une estimation c'est pas les moyennes lsmeans qu'il faut prendre, il faut rajouter une commande qui te les valeurs prédites
proc glm data = table ;
class X1 X2 X3 /*tes variables qualitatives*/ ;
model Y = X1 X2 X3 X4 / ss1 ss2 ss3 p/*différentes sommes de carrés ET les valeurs prédites*/;
lsmeans X1/
pdiff=all adjust=tukey /*2 options nécessaires pour comparer les moyennes 2 à 2 tes moyennes en utilisant cette option sont estimés selon les moindres carrés en tenant compte de tes autrea variables*/;
run;
quit;
voilà j'espère que j'ai répondu sinon il y a aussi l'aide de sas (l'icone en haut à droite), dans l'index tu tapes glm pro (pour glm procedure) mais bon c'est en anglais ..
bon courage à plus
alors pour avoir une estimation c'est pas les moyennes lsmeans qu'il faut prendre, il faut rajouter une commande qui te les valeurs prédites
proc glm data = table ;
class X1 X2 X3 /*tes variables qualitatives*/ ;
model Y = X1 X2 X3 X4 / ss1 ss2 ss3 p/*différentes sommes de carrés ET les valeurs prédites*/;
lsmeans X1/
pdiff=all adjust=tukey /*2 options nécessaires pour comparer les moyennes 2 à 2 tes moyennes en utilisant cette option sont estimés selon les moindres carrés en tenant compte de tes autrea variables*/;
run;
quit;
voilà j'espère que j'ai répondu sinon il y a aussi l'aide de sas (l'icone en haut à droite), dans l'index tu tapes glm pro (pour glm procedure) mais bon c'est en anglais ..
bon courage à plus
jb- Nombre de messages : 44
Date d'inscription : 25/07/2006
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