Les posteurs les plus actifs de la semaine
Aucun utilisateur |
Sujets les plus vus
test de linéarité en régression logistique
4 participants
Page 1 sur 1
test de linéarité en régression logistique
Bonjour,
je poste un nouveau sujet pour vous demander si ce raisonnement tient la route (j'en suis réellement pas certain) :
"
Nous allons tout d’abord tester la linéarité pour chacune des variables. Nous testons donc un modèle linéaire contre un modèle non linéaire ( par exemple en rajoutant x log(x))
Soit les deux modèles :
M1 : (modèle linéaire)
M2 : (modèle non linéaire)
Sous l’hypothèse H0 : β2=0, la déviance égale à 2[log L(β)- log L(β,0)] suit une loi du Khi² à (p2-p1) degrés de liberté soit un degré de liberté.
Si la déviance est inférieure à 3.84 (seuil α=5%) nous acceptons H0, c’est à dire l’hypothèse de linéarité du modèle pour la variable x.
"
Merci
je poste un nouveau sujet pour vous demander si ce raisonnement tient la route (j'en suis réellement pas certain) :
"
Nous allons tout d’abord tester la linéarité pour chacune des variables. Nous testons donc un modèle linéaire contre un modèle non linéaire ( par exemple en rajoutant x log(x))
Soit les deux modèles :
M1 : (modèle linéaire)
M2 : (modèle non linéaire)
Sous l’hypothèse H0 : β2=0, la déviance égale à 2[log L(β)- log L(β,0)] suit une loi du Khi² à (p2-p1) degrés de liberté soit un degré de liberté.
Si la déviance est inférieure à 3.84 (seuil α=5%) nous acceptons H0, c’est à dire l’hypothèse de linéarité du modèle pour la variable x.
"
Merci
niaboc- Nombre de messages : 1001
Age : 37
Localisation : Paris
Date d'inscription : 05/05/2008
Re: test de linéarité en régression logistique
Bonjour,
Je ne pense pas que ce soit bon, pour moi si tu veux comparer deux modèles de cette façon, il faut qu'ils soient "emboiteés". C'est à dire que modele1 est une plus petite partie de modele2 (modele2 moins certaines variables).
Ici ce n'est clairement pas le cas car tu as un modèle linéaire et un autre non-linéaire.
Je peux me tromper, je ne suis pas sûr.
Bon courage,
Baptiste
Je ne pense pas que ce soit bon, pour moi si tu veux comparer deux modèles de cette façon, il faut qu'ils soient "emboiteés". C'est à dire que modele1 est une plus petite partie de modele2 (modele2 moins certaines variables).
Ici ce n'est clairement pas le cas car tu as un modèle linéaire et un autre non-linéaire.
Je peux me tromper, je ne suis pas sûr.
Bon courage,
Baptiste
Baptiste- Nombre de messages : 4
Date d'inscription : 20/04/2009
Re: test de linéarité en régression logistique
ben là on a bien modèle 1=modèle 2 moins certains variables puisque:
modèle 1: y=a+b1x
modèle 2: y=a+b1x+b2xlog(x)
ce qui me dérange dans le test c'est que pour moi celui ci teste seulement deux modèles particulier, mais je ne vois pas comment le modèle2 peut "généraliser" les modèles non linéaires...
modèle 1: y=a+b1x
modèle 2: y=a+b1x+b2xlog(x)
ce qui me dérange dans le test c'est que pour moi celui ci teste seulement deux modèles particulier, mais je ne vois pas comment le modèle2 peut "généraliser" les modèles non linéaires...
niaboc- Nombre de messages : 1001
Age : 37
Localisation : Paris
Date d'inscription : 05/05/2008
Re: test de linéarité en régression logistique
Salut,
En effet, tu ne testes pas si ton modèle est linéaire ou pas mais plutôt tu vas regarder si l'ajout du second paramètre va améliorer les prédictions du premier pris seul.
Ceci dit, je dis peut être une bêtise mais ton second paramètre est tout aussi linéaire que le premier au sens strict du terme. xlog(x) transforme ta variable x mais ne présume en rien de la non linéarité de b2.
En effet, tu ne testes pas si ton modèle est linéaire ou pas mais plutôt tu vas regarder si l'ajout du second paramètre va améliorer les prédictions du premier pris seul.
Ceci dit, je dis peut être une bêtise mais ton second paramètre est tout aussi linéaire que le premier au sens strict du terme. xlog(x) transforme ta variable x mais ne présume en rien de la non linéarité de b2.
Nik- Nombre de messages : 1606
Date d'inscription : 23/05/2008
Re: test de linéarité en régression logistique
vu comme ça, c'est vrai que ton test est bon, mais je n'avais pas compris ça quand tu avais écrit
modele linéaire contre modele non-linéaire , désolé.
sinon je suis d'accord avec Nik
bon courage
modele linéaire contre modele non-linéaire , désolé.
sinon je suis d'accord avec Nik
bon courage
Baptiste- Nombre de messages : 4
Date d'inscription : 20/04/2009
Re: test de linéarité en régression logistique
bonjour a tous
je cherche à verifier la linéarité d une variable a (y=a) en regression linéaire que j ai en continue et catégorisé en 4 classe.. mais je me demande comment tester cela sous sas et decider s il fo le prendre en classe ou continue apres..
merci pour votre aide
thie
je cherche à verifier la linéarité d une variable a (y=a) en regression linéaire que j ai en continue et catégorisé en 4 classe.. mais je me demande comment tester cela sous sas et decider s il fo le prendre en classe ou continue apres..
merci pour votre aide
thie
ferari- Nombre de messages : 4
Date d'inscription : 05/07/2012
Sujets similaires
» Régression Logistique vs Régression Linéaire
» capacités prédictives du modèle
» Régression logistique / Hosmer and Lemeshow Test
» test de linéarité
» régression multiple et régression logistique
» capacités prédictives du modèle
» Régression logistique / Hosmer and Lemeshow Test
» test de linéarité
» régression multiple et régression logistique
Page 1 sur 1
Permission de ce forum:
Vous ne pouvez pas répondre aux sujets dans ce forum